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原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1686790674 通过脉络梳理，主要是希望能帮助大家建立一个更全局的视角，因为篇幅有限，仅包含了支撑脉络的工作，同时也没有含括最新的工作，如有遗漏，望各位同仁包涵。 总体的思维脑图地址: https://raw.githubusercontent.com/wwxFromTju/wwxFromTju.github.io/refs/heads/master/slide/RL(HF)%2BLLM%E7%9A%84%E7%89%87%E9%9D%A2%E8%84%89%E7%BB%9C.JPG 提纲部分： 本文从4个部分来介绍，首先是偏好优化算法，主要分为2两大类： 第一类，先建模偏好奖赏模型，再采用RL优化。 主要包含PPO算法本身的粗糙介绍，然后进一步考虑到在LLM训练设定中，使用PPO带来复杂优化pipeline对调度与显存的开销相对较大。所以，我对针对LLM优化提出的几种算法改动，主要从降低成本的角度来进行理解与建立联系。 接着，我们转向 第二类，直接从数据优化偏好 ，这部分我将其视
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