奖励模型（Reward Model，简称 RM），在人工智能（特别是强化学习和大型语言模型）领域中，扮演着“裁判”或“老师”的角色。 简单来说，它的核心作用是：给 AI 的行为或输出打分，告诉 AI 什么是“好”的，什么是“坏”的。 为了让你更透彻地理解，我们可以从以下几个维度来拆解： 1. 通俗类比 想象你在训练一只狗狗： AI 模型（Policy） 就是那只狗狗。 动作 是狗狗做出的反应（比如坐下、握手、或者乱咬沙发）。 奖励模型 就是你手里的零食和指令。 当狗狗做对了（握手），你给它零食（高分奖励）。 当狗狗做错了（咬沙发），你呵斥它（低分或惩罚）。 在计算机的世界里，我们无法时刻盯着 AI，所以我们需要训练一个数学模型（奖励模型）来代替人类，自动地给 AI 的每一次尝试打分。 2. 奖励模型在 LLM（如 ChatGPT）中的位置 奖励模型是 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习） 技术中最关键的一环。现代大模型（如 GPT-4, Claude, Llama 3）的训练通常分为三步，奖励模型...
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