电子书 A Little Bit of Reinforcement Learning from Human Feedback《人类反馈的少许强化学习》
rlhfbook.com/book.pdf
本书由 Nathan Lambert 撰写，是一本工作进展中的著作，还在不断更新，比如这几天增加了DeepSeek的 Group Relative Policy Optimization 算法。
这本书的目标是以浅显易懂的方式，向那些具备一定定量背景（例如一些数学和编程基础），但可能是语言建模、强化学习或机器学习入门级经验的读者，介绍 RLHF 的核心概念、方法和实践。它并非一本详尽的教科书，而是更像一本快速入门手册和备忘录，旨在帮助读者理解 RLHF 的工作流程，并能动手进行简单的实验，或者深入阅读相关文献。
本书结构清晰，从 RLHF 的起源开始，追溯其在近期文献以及经济学、哲学和最优控制等不同科学领域的融合发展。然后，它会逐步构建 RLHF 的理论基础，包括：
🌟定义关键概念，例如机器学习、自然语言处理和强化学习领域的专业术语，为后续内容打下基础。
🌟阐述 RLHF 的问题公式化，解释如何将标准强化学习设置调整以适应人类反馈。
🌟深入探讨 “偏好” 的本质，从哲学、心理学和社会科学的角度分析人类偏好的复杂性。
🌟详细介绍 偏好数据的收集方法，包括不同类型的数据（如排名和评分）、数据来源和合同问题，以及如何评估模型中偏好的表达。
🌟深入探讨 奖励建模，这是 RLHF 的核心环节，包括奖励模型的训练方法、架构、实现示例以及各种变体，例如偏好边际损失、K-wise 损失函数、结果奖励模型和过程奖励模型等。
🌟讨论 正则化技术，特别是 KL 散度在 RLHF 优化中的应用，以及其他正则化方法如预训练梯度和指令调优。
🌟介绍 指令调优 和 拒绝采样 等关键技术，以及更高级的 策略梯度算法（如 Vanilla Policy Gradient, REINFORCE, PPO, GRPO）及其实现细节。
🌟初步探讨了 直接对齐算法 和 宪法 AI 与 AI 反馈 等更前沿的主题（标注为 “Incomplete”），并简要提及了 推理训练、合成数据、评估、过优化和风格信息 等高级主题（同样标注为 “Incomplete” 或 “TBD”）。
总而言之，本书可以让读者快速掌握 RLHF 的基本原理和实践方法，并了解其在现代语言模型后训练中的重要作用。它强调了 偏好微调 (preference finetuning) 的核心地位，并试图涵盖 RLHF 及其相关领域的广泛主题，为读者深入学习和研究 RLHF 奠定坚实的基础。
