RLHF最佳实践

掌握RLHF工程实践的最佳经验，避免常见陷阱，提升训练效果。数据质量：偏好数据多样性、标注一致性；训练稳定性：KL约束、梯度裁剪、奖励缩放；超参数调优：学习率、批次大小、PPO参数；评估与监控：奖励曲线、KL散度、人类评估；常见问题：奖励破解、模式崩溃、分布偏移。