在大型語言模型（LLM）的訓(xùn)練領(lǐng)域，監(jiān)督微調(diào)（SFT）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）是兩種備受矚目的訓(xùn)練策略。盡管它們各自有著獨(dú)特的機(jī)制和側(cè)重點(diǎn)，但筆者經(jīng)過深入研究和實(shí)踐觀察發(fā)現(xiàn)，二者之間的差別并非如表面上那般顯著，以下是具體的分析與對比。

一、核心原理的相近性

• SFT 的本質(zhì) ：SFT 主要是利用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集對預(yù)訓(xùn)練的 LLM 進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，通過最小化模型輸出與標(biāo)注答案之間的差異，來調(diào)整模型的參數(shù)。例如，在文本生成任務(wù)中，給定輸入 “請描述一下春天的景色”，標(biāo)注數(shù)據(jù)可能是一段優(yōu)美的描寫文字。模型通過對比自身生成的內(nèi)容和標(biāo)注內(nèi)容，在交叉熵?fù)p失函數(shù)等的引導(dǎo)下，不斷優(yōu)化自身對語言的組織和表達(dá)能力，使其更貼合人類的寫作風(fēng)格和語義邏輯。
• RL 的核心 ：RL 則是讓模型將輸出視為一系列的動作決策，根據(jù)預(yù)設(shè)的獎勵函數(shù)來評估每個動作（即生成的文本片段）的好壞，從而調(diào)整策略以獲取最大的長期獎勵。以對話系統(tǒng)為例，模型在與用戶交互時，每發(fā)出一條回復(fù)（動作），會根據(jù)用戶反饋（如回復(fù)的滿意度、對話的連貫性等）獲得獎勵信號。若用戶對某條回復(fù)表示滿意，模型就會強(qiáng)化生成類似回復(fù)的策略。從本質(zhì)上看，這一過程其實(shí)也是在不斷拉近模型輸出與 “理想答案”（能獲得高獎勵的輸出）之間的距離，與 SFT 的目標(biāo)優(yōu)化方向有著異曲同工之妙。

二、數(shù)據(jù)利用方式的共通性

• SFT 的數(shù)據(jù)依賴 ：SFT 高度依賴高質(zhì)量、準(zhǔn)確標(biāo)注的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通常由領(lǐng)域?qū)＜一蛘呓?jīng)過嚴(yán)格篩選的標(biāo)注人員生成，以確保模型能夠?qū)W習(xí)到正確的知識和模式。例如在法律文本生成任務(wù)中，需要專業(yè)的法律人士對大量的案例分析、法律條款解釋等文本進(jìn)行標(biāo)注，模型依據(jù)這些標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，逐步掌握法律語言的嚴(yán)謹(jǐn)表達(dá)和邏輯結(jié)構(gòu)。
• RL 的數(shù)據(jù)拓展 ：RL 雖然在訓(xùn)練初期可能也參考一些初始的示例數(shù)據(jù)來初始化策略，但更重要的是在訓(xùn)練過程中不斷與環(huán)境交互產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。這些交互數(shù)據(jù)基于模型當(dāng)前的策略產(chǎn)出，又反過來影響策略的更新。然而，從宏觀層面來看，RL 也是在利用一種動態(tài)生成的 “數(shù)據(jù)”（包含了環(huán)境反饋信息），和 SFT 利用靜態(tài)標(biāo)注數(shù)據(jù)一樣，都是為了給模型提供學(xué)習(xí)和改進(jìn)的依據(jù)，讓模型在特定任務(wù)場景下生成更優(yōu)質(zhì)的文本內(nèi)容，只是數(shù)據(jù)的來源和形式有所不同。

三、模型能力提升的相似表現(xiàn)

• 文本質(zhì)量優(yōu)化 ：無論是經(jīng)過 SFT 還是 RL 訓(xùn)練的 LLM，在文本質(zhì)量方面往往都能取得顯著提升。以新聞報道生成為例，經(jīng)過 SFT 的模型能夠更準(zhǔn)確地把握新聞事件的關(guān)鍵信息、遵循新聞寫作的規(guī)范格式和語言風(fēng)格；而通過 RL 訓(xùn)練的模型則在保持信息準(zhǔn)確的基礎(chǔ)上，還能根據(jù)一些更具個性化的指標(biāo)（如吸引讀者眼球的程度、標(biāo)題的吸睛效果等）來優(yōu)化生成的新聞內(nèi)容，使文本在不同維度上都更符合任務(wù)要求和用戶的期望。
• 邏輯連貫性增強(qiáng) ：在處理需要較強(qiáng)邏輯推理的文本生成任務(wù)時，如學(xué)術(shù)論文摘要生成、故事續(xù)寫等，SFT 和 RL 都能幫助模型提升邏輯連貫性。SFT 通過大量的標(biāo)注示例讓模型學(xué)習(xí)到正確的邏輯結(jié)構(gòu)和行文脈絡(luò)；RL 則通過獎勵信號引導(dǎo)模型在生成過程中避免邏輯跳躍、前后矛盾等問題，使得生成文本的邏輯性更符合人類的認(rèn)知和理解方式。

四、SFT 與 RL 的實(shí)際差異

• 優(yōu)化重點(diǎn)與方式 ：SFT 的優(yōu)化重點(diǎn)在于精準(zhǔn)匹配人工標(biāo)注數(shù)據(jù)所體現(xiàn)的特定模式和答案。它直接以減少輸出與目標(biāo)答案之間的差異為優(yōu)化目標(biāo)，采用梯度下降等傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)優(yōu)化算法。例如，在法律文書生成任務(wù)中，SFT 嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)法律條文表述和格式進(jìn)行訓(xùn)練，生成的文本在格式和內(nèi)容準(zhǔn)確性上與標(biāo)準(zhǔn)答案高度一致。而 RL 更關(guān)注整體任務(wù)的完成效果，如在生成長篇故事創(chuàng)作中，其不僅考慮每一步生成的合理性，更注重整個故事的吸引力、連貫性和主題契合度等綜合因素，通過不斷嘗試和調(diào)整策略來平衡局部和全局的優(yōu)化效果，采用如策略梯度等強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行優(yōu)化，這與 SFT 的直接匹配優(yōu)化形成鮮明對比。
• 獎勵信號的來源與復(fù)雜性 ：SFT 中的 “獎勵信號” 實(shí)際上是明確的、基于人工標(biāo)注且相對簡單的損失函數(shù)計算結(jié)果，直接反映了當(dāng)前輸出與目標(biāo)的差異。而 RL 的獎勵信號來源多樣且復(fù)雜，除了人工設(shè)計的獎勵函數(shù)外，還可以來自環(huán)境交互中各種動態(tài)因素。例如在智能客服對話場景下，RL 的獎勵信號可以是客戶對回復(fù)的滿意度反饋（如好評、差評等）、對話時長是否合理、問題解決率等多個維度綜合而成，這些復(fù)雜的獎勵信號使得 RL 在訓(xùn)練過程中面臨更多的不確定性，需要更復(fù)雜的機(jī)制來平衡不同獎勵因素之間的關(guān)系，以達(dá)到最優(yōu)策略。
• 模型表現(xiàn)的多樣性與風(fēng)險性 ：SFT 由于緊密遵循人工標(biāo)注數(shù)據(jù)，其生成結(jié)果通常比較穩(wěn)定、可預(yù)測，在特定任務(wù)中的表現(xiàn)較為可靠，但容易受限于標(biāo)注數(shù)據(jù)的多樣性和質(zhì)量，可能在面對新穎場景或問題時出現(xiàn)生搬硬套的情況。例如，在醫(yī)學(xué)診斷文本生成任務(wù)中，如果 SFT 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要集中在常見病癥，對于罕見病癥的診斷描述可能就顯得不夠靈活和準(zhǔn)確。而 RL 由于其探索型的學(xué)習(xí)方式，有機(jī)會生成更多樣化的文本，但也存在一定的風(fēng)險。比如在創(chuàng)意寫作領(lǐng)域，RL 可能生成一些極具創(chuàng)新性但又略顯不符合常規(guī)邏輯的內(nèi)容，需要后續(xù)的驗(yàn)證和篩選機(jī)制來確保其質(zhì)量達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)。

五、結(jié)合案例的深度對比

以機(jī)器翻譯任務(wù)為例，從 SFT 角度出發(fā)，我們收集大量專業(yè)翻譯人員翻譯的人工標(biāo)注句子對。模型通過 SFT 學(xué)習(xí)源語言句子到目標(biāo)語言句子的轉(zhuǎn)換模式，像學(xué)習(xí)將 “hello” 翻譯為 “你好”，通過不斷調(diào)整參數(shù)，使得翻譯結(jié)果在語法、詞匯搭配、語義準(zhǔn)確性等方面逐步趨近于人工翻譯標(biāo)準(zhǔn)，其優(yōu)化過程較為直接且穩(wěn)定，重點(diǎn)解決的是如何準(zhǔn)確將一種語言的表達(dá)精確轉(zhuǎn)換為另一種語言對應(yīng)的常見標(biāo)準(zhǔn)表達(dá)。

而從 RL 角度，在機(jī)器翻譯中可以設(shè)計獎勵信號，如翻譯結(jié)果的流暢性（由語言模型評估其在目標(biāo)語言中的語言流暢程度）、忠實(shí)度（與源語言相比，是否準(zhǔn)確傳達(dá)了原意）等綜合指標(biāo)。模型在生成翻譯文本時，不是單純地追求與固定人工翻譯的一致，而是根據(jù)這些獎勵信號，嘗試在多輪生成和反饋中，找到在流暢性和忠實(shí)度之間達(dá)到最佳平衡的翻譯策略，可能生成與人工翻譯稍有不同的表達(dá)，但整體質(zhì)量更優(yōu)，更具且適應(yīng)不同語言風(fēng)格和語境的能力。