LLM 对齐：2026 年选择 PPO、DPO 或基于验证器的 RL？

本文为 2026 年选择合适的强化学习技术来对齐大型语言模型提供了技术指南。文章对比了用于人类反馈强化学习 (RLHF) 的近端策略优化 (PPO)、直接偏好优化 (DPO) 和基于验证器的强化学习 (RLVR)。作者建议将 DPO 用于通用的指令遵循和语气调整，将 RLVR 用于需要可验证正确性的任务（如数学或代码），并采用混合方法来处理复杂行为。 AI

影响 提供了一个技术决策树，用于选择 LLM 对齐方法，指导实践者在未来的模型开发中选择 PPO、DPO 和 RLVR。

排序理由 文章详细介绍了 LLM 对齐的技术方法，包括代码示例，将其定位为研究。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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