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网站开发 会员模块,wordpress 挂马漏洞,搭建论坛需要多少钱,饰品网站建设最近在看训练营同学的简历#xff0c;有一个现象特别明显#xff0c;几乎每一份简历里#xff0c;都会写上几个看起来很“硬核”的词#xff1a;PPO、DPO、GRPO、RLHF。 乍一看确实挺唬人#xff0c;但问题往往出在下一步。 一到模拟面试#xff0c;我只问一句最基础的问…最近在看训练营同学的简历有一个现象特别明显几乎每一份简历里都会写上几个看起来很“硬核”的词PPO、DPO、GRPO、RLHF。乍一看确实挺唬人但问题往往出在下一步。一到模拟面试我只问一句最基础的问题为什么要用这些方法SFT 不够吗它们到底解决了什么问题结果十个里有八个当场卡住。要么开始复述论文名词要么绕着“效果更好”“对齐更强”打转但就是说不到点子上。这背后其实不是表达能力问题而是对 SFT 和 RLHF 的底层差异没想明白。今天这篇我就不讲公式不讲论文只从训练视角和工程实践出发把这件事讲清楚。一、一个看脚下一个看终点先说最根本、也是最容易被忽略的一点。SFT 和 RLHF关注的“优化对象”根本不是一回事。SFT 在看什么SFT 的核心损失函数是交叉熵。什么意思模型每生成一个 token都会被拿去和“标准答案”的下一个 token 对齐。对了加分 错了扣分。在这个过程中每一个 token 的权重是一样的模型只关心“这一小步走得对不对”这就带来一个非常典型的现象模型很容易“局部最优”。举个很真实的例子。在长链路推理里模型可能前几句话非常通顺语气也很自然但到后半段逻辑开始拧巴甚至结论和前文冲突。从 SFT 的角度看它并没有犯什么“致命错误”每个词看起来都挺合理局部概率也都不低但从人的角度看这段回答已经不及格了。RLHF 在看什么RLHF包括 DPO、GRPO 这些变体看的不是 token而是整段输出。它的优化单位是 sequence。也就是说模型生成一整段回答之后才会被整体打一个“好或不好”的评价。这个视角的变化非常关键。它意味着模型开始关心这段话整体逻辑通不通推理有没有前后矛盾结论是不是靠谱风格和态度是不是符合预期这也是为什么在长逻辑推理、复杂多轮对话中RLHF 带来的提升是质变级别的而不是简单的“润色”。一句话总结就是SFT 看脚下RLHF 看终点。二、SFT 更像背题库RLHF 更像做真题再换一个更接地气的角度。SFT背题库SFT 的本质是对已有数据分布的拟合。你给模型一万条问答它就尽力把这“一万条模式”学熟。工业界有一个很现实的经验SFT 在“万级样本”附近就很容易饱和。再继续喂数据模型可能出现两种情况效果不再明显提升甚至开始过拟合说话变得刻板因为监督学习的上限被你的数据分布牢牢锁死了。你给它什么它就学什么。RLHF做真题RLHF 的逻辑完全不同。假设我们现在有一个 SFT 模型水平大概 60 分。在 RL 阶段模型会开始对同一个问题生成多种不同回答有的 50 分有的 70 分有的可能 80 分奖励信号会告诉模型刚才那个 70 分、80 分的回答更好。于是模型会朝这个方向调整策略。关键在于这些“更好”的回答并不一定存在于原始 SFT 数据中。它们是通过“探索 反馈”涌现出来的。这也是为什么RLHF 的训练步数往往是几千甚至上万数据吞吐量可以到百万级模型在做的不是记忆而是试错。三、GRPO 火的真正原因不是“新”而是“实用”今年很多同学都在写 GRPO但真正理解它解决了什么问题的人并不多。先说传统 PPO 的一个现实痛点。PPO 需要一个Critic价值网络来给模型打分。在大模型场景下这意味着额外一套大模型显存和算力成本极高工程复杂度陡增GRPO 的思路很“工程化”。它不再引入一个巨大的 Critic而是针对同一个问题让模型一次性生成一组回答在这组回答内部做相对排序也就是说不问“你有多好”只问“你比谁好”。这种组内对比本质上仍然是在做“探索 利用”但成本大幅下降。这也是为什么在很多实际项目中GRPO 比 PPO 更容易落地。不是因为它更高级而是因为它性价比更高。四、能力和规范本来就该分工如果一定要给 SFT 和 RLHF 做一个清晰分工目前工业界的共识其实已经很明确了。SFT 负责什么负责刷模型的基础能力。比如指令理解基本问答格式常见任务的完成能力没有 SFT模型连“话都说不顺”。RLHF 负责什么负责对齐模型的行为规范和全局表现。包括长序列逻辑稳定性多轮对话的一致性风险内容的边界在模棱两可场景下的选择纯 SFT 的模型在开放环境下是非常危险的。因为它只是概率拟合。如果数据里有偏差或者用户刻意诱导模型很容易“顺着说下去”。RLHF 本质上是给模型装了一层“约束系统”。不是让它更会说话而是让它知道什么时候该闭嘴什么时候该收敛。五、为什么简历里只堆名词反而是减分项最后说一句可能不太好听的实话。在现在的面试环境里写了 PPO、GRPO不是加分项解释不清楚为什么要用才是致命问题面试官真正想听的从来不是算法名而是这些问题SFT 在你的任务里卡在了哪你引入 RL是为了解决什么具体问题是长逻辑是对齐还是探索不足为什么不用规则、不用数据增强如果这些问题答不上来那说明你只是“用过方法”但没有“理解方法”。六、最后的总结不要把 RLHF 当成 SFT 的豪华版。它们不是一个层级的东西而是两条不同的训练路径。SFT 的天花板很明确token 级数据驱动易饱和RLHF 的价值也很明确序列级探索驱动能突破数据分布上限能做价值对齐引入 PPO、DPO、GRPO不是为了显得自己“懂算法”。而是因为在长序列逻辑、能力涌现和行为对齐这三件事上SFT 真的不够。想清楚这一点再写简历再做项目很多问题自然就通了。最后说一句真正能拉开差距的从来不是知识点而是体系与思考方式。在过去的几个月中我们已经有超过80 个同学战绩真实可查反馈拿到了心仪的 offer 包含腾讯、阿里、字节、华为、快手、智谱、月之暗面、minimax、小红书等各家大厂以及传统开发 / 0 基础转行的同学在短时间内拿到了各类大中小厂的 offer。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取