OpenAI掩盖了强化学习真相RLHF真正作用被长期误解
人类反馈强化学习（RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback），我们一直都被OpenAI掩盖了其真正价值？
近年来，OpenAI大力宣传RLHF主要是用来“提升模型安全性”和“实现对齐”，而一篇长文中，作者给出了不同观点：RL的核心价值不是安全，而是构建“可靠的指令遵循能力（Reliable Instruction Following）”。
他认为，训练一个有用的语言模型，唯一的目标就是让它在面对各种输入指令时，都能稳定、准确地给出有用的回应。而“安全”只是“可靠响应”的一个子集，只要模型能可靠响应，那只需明确地告诉它什么是安全，它就能做到安全。
他进一步展开道：
- 传统的监督微调（SFT）是训练模型模仿人类写好的回应，训练前就把数据准备好。
- 强化学习（RL）引入了“负面样本”和“KL损失”，模型通过尝试生成答案，然后根据反馈“奖惩”自己，逐步学会哪些路径是“容易成功”的。
- 回答一个问题时，模型可能有成千上万种答法，而RL的目标是让它稳定地选择可靠路径。
这就是“可靠指令遵循”：
- 理解指令（包括隐含指令）
- 提供有用回应
- 持续保持稳定、不出错
作者指出，OpenAI之所以能让ChatGPT具备极高的稳定性（几乎99.99%的响应都不会崩），靠的不是SFT，而是RL。从AI Dungeon这种只用SFT的模型，经常会输出乱码或陷入死循环，就能看出两者差距。
更重要的是，这种可靠性不是“偏好调教”出来的，而是RL一步步“筛选”出来的：
1. 让模型生成多个回应
2. 用“裁判模型”或人工反馈打分，挑出好与坏
3. 利用DPO、GRPO等RL方法调整模型参数，强化好回应的概率
4. 重复这个过程，让模型只保留稳定、容易走通的回应路径
这个过程，也解释了为什么ChatGPT有“人格”，因为是RL过程中的“路径偏好”累积出来的，而非一开始就设计好的语气风格。
最后，作者甚至得出一个结论：没有强化学习，就没有可用的AI模型。
哪怕是图像、扩散模型，也需要真正的RL机制来支撑它们进入“高可靠性”阶段。
总结来看，这篇文章提醒我们，大模型真正需要的是“指令可靠性”，RL正是实现它的唯一途径。
链接可查看全文：aerial-toothpaste-34a.notion.site/How-OpenAI-Misled-You-on-RLHF-1f83f742d9dd80a68129d06503464aff
