本文详细介绍了使用人类反馈强化学习 (RLHF) 微调一个 135M 参数模型以进行摘要的过程。文章涵盖了监督微调 (SFT)、奖励建模以及两种关键的 RLHF 算法：近端策略优化 (PPO) 和直接偏好优化 (DPO) 的实现。作者解释了如何在单个免费 GPU 上重新创建此流程，所有算法均以纯 Python 编写。 AI
影响 详细介绍了使用易于获取的资源对较小模型进行摘要任务微调的实用方法。
排序理由 该条目描述了使用特定机器学习技术微调语言模型的技术过程。
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- 135M-Parameter Model
- Direct Preference Optimization
- Proximal Policy Optimization
- reinforcement learning from human feedback
- Reward Modelling
- supervised fine-tuning
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