NOVAIX
训练、微调与数据图文讲义2804 字

SFT、RLHF、DPO的真实边界

·全库 20 / 611

《SFT、RLHF、DPO的真实边界》共 20 页、0.3 万字，通篇围绕 SFT、RLHF、DPO、安全 展开，归在「训练、微调与数据」这一层。

覆盖SFTRLHFDPO安全成本对齐

适合要自己训模型、或者判断这一版该不该训的人

目录骨架（8 节）
  1. SFT、RLHF、DPO 的真实边界
  2. SFT （监督微调）：教会模型“是什么”
  3. RLHF （人类反馈强化学习）：教会模型“好不好”
  4. DPO （直接偏好优化）：更聪明地“择优录取”
  5. 原理小结：从“学会知识”到“学会做人”
  6. 横向对比一：训练稳定性与数据效率
  7. 横向对比二：安全性与伦理控制
  8. 横向对比三：成本与迭代速度

原 PDF 已逐页还原成图，共 20 页，这里先放前 3 页，其中 2 页识别出了标题。右侧文字由 OCR 按版面重排，可能有个别错字，以图为准；点图可全屏放大。

本讲义目录 · 3 页
  1. 01SFT、RLHF、DPO 的真实边界
  2. 02本次分享大纲 1.技术原理：三者分别…
  3. 03SFT （监督微调）：教会模型“是什么”
011 / 3
第 1 页：SFT、RLHF、DPO 的真实边界
第 1 页

SFT、RLHF、DPO 的真实边界

从理论到实战，全面拆解大模型对齐技术

SFT

DPO

基础大模型

022 / 3
第 2 页
第 2 页

本次分享大纲 1.技术原理：三者分别…

本次分享大纲 1.技术原理：三者分别在解决什么问题？ 2.横向对比：谁快？谁稳？谁安全？ 3.实战案例：AI 医疗助手的进化之路

  1. 场景选型：没有最好，只有最合适

5.深度总结：未来趋势与面试指南

033 / 3
第 3 页：SFT （监督微调）：教会模型“是什么”
第 3 页

SFT （监督微调）：教会模型“是什么”

•核心目标：模仿“标准答案”，让模型在特定任务

上做到正确。本质是延续预训练，让任务更具体。 •工作方式：使用高质量的“指令-回答”数据对进行 训练，让模型预测的答案无限接近标准答案。 - 实现简单，训练稳定，工程门槛低。 - 数据效率高，万级样本即可快速见效。 - 只会“照本宣科”，无法理解人类的复杂偏好。 - 能解决“对不对”的问题，但无法解决“好不好” 和“安不安全”的问题。

Loss = Distance （模型回答，标准答案）

上一篇
多模态融合技术前沿进展深度解析
下一篇
知识图谱全景导读

同模块推荐

资料里没有你的场景？

把你手上的数据和想解决的那个环节发上来，我们按具体情况回，不复述方法论。

发布需求