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一、预训练模型（如GPT-3）的原始结构 vs 奖励模型结构

RLHF阶段要先在预训练模型基础上微调一个SFT模型出来，然后在SFT基础上做奖励模型，奖励模型把SFT模型的最后一个线性层+softmax层移除，换成一个 d_model × 1 的线性层，从而输出标量的打分值。下面是详细的介绍。

1. 原始GPT-3分类头结构

• 输入：最后一个编码器输出的隐藏状态向量，维度为 d_model（如GPT-3中小模型d_model=768）。
• 分类头：
  • 线性层（维度转换）：d_model × vocab_size（如768 × 50257，vocab_size为词表大小）。
  • Softmax层：将线性层输出转换为概率分布（和为1），用于预测下一个token。

2. 奖励模型的回归头改造

• 输入：同上，最后一个编码器的隐藏状态向量（维度d_model）。
• 回归头：
  • 移除：原分类头的线性层和Softmax层。
  • 替换：添加一个新的线性层，维度为 d_model × 1，直接输出一个标量值（奖励分数）。

二、维度转换实例：以GPT-3小型模型为例

场景：假设GPT-3小型模型的参数如下：

• 最后一个编码器输出维度：d_model = 768
• 原词表大小：vocab_size = 50257

1. 原始分类头的维度转换

输入向量维度：768（隐藏状态）  
↓  
线性层权重矩阵维度：768 × 50257  
↓  
线性层输出维度：50257（每个token的未归一化分数）  
↓  
Softmax输出：50257（概率分布，和为1）  

2. 奖励模型回归头的维度转换

输入向量维度：768（隐藏状态）  
↓  
新线性层权重矩阵维度：768 × 1  
↓  
输出维度：1（标量奖励分数，无Softmax）  

核心区别：

• 原分类头的目标是“多分类预测”，需要映射到词表大小维度并归一化概率；
• 奖励模型的目标是“回归评分”，直接映射到1维标量，无需概率归一化。

三、为什么可以这样改造？原理逻辑

1. 任务性质的一致性：
   预训练模型的隐藏状态已包含语义、语法等高层特征，奖励模型只需在此基础上学习“人类偏好”的评分规则，无需预测token分布。

2. 线性层的灵活性：
   线性层可将高维语义空间映射到1维评分空间，本质是学习一个“偏好函数”，输入为模型输出的语义表示，输出为分数。

3. 与强化学习的兼容性：
   标量奖励分数可直接作为强化学习的反馈信号（如PPO算法中的奖励值），而无需像概率分布一样进行额外处理。

四、补充：隐藏状态的聚合方式

上述例子假设直接使用“最后一个token的隐藏状态”作为线性层输入，但实际中可能采用：

• 池化操作：对整个序列的隐藏状态取平均或最大值，综合评估输出整体质量；
• 特殊token标识：在输出序列末尾添加“奖励标识token”，取其隐藏状态作为评分依据。

无论哪种方式，最终维度转换均为 d_model → 1，核心逻辑不变。