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ChatGPT奖励模型完全解读：RLHF核心技术深度剖析与Hugging Face实战
训练奖励模型（Reward Model）
奖励模型（Reward Model）是RLHF（基于人类反馈的强化学习）流程中的核心组件，其本质是一个能够模拟人类价值判断的“评分模型”。本节将深入解析奖励模型的训练原理、技术细节及实战方法。
1. 奖励模型的核心作用
奖励模型通过学习人类对模型输出的偏好，将抽象的“人类价值观”转化为可量化的评分机制。其核心能力包括：
- 对比评分：对同一问题的不同回答进行相对质量评估（例如回答A优于回答B）
- 绝对评分：对单一样本输出进行质量打分（例如0-10分）
- 泛化能力：对未见过的输出类型进行合理评分
2. 奖励模型训练数据构建
2.1 数据来源
- 人类标注数据：专业标注员对模型输出进行排序