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RLHF 与传统强化学习的区别是什么？

修改于 2026-09-11 17:16:27

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词条归属：RLHF

RLHF 与传统强化学习的根本差异在于奖励信号的来源。

1. 奖励定义方式不同

传统强化学习的奖励函数由人工预先用公式设计，如"获胜 +1、失败 -1"
RLHF 的奖励来自人类对输出的比较判断，经奖励模型学习得到

2. 适用任务不同

传统强化学习适合胜负明确、规则清晰的场景，如棋类、游戏、机器人控制
RLHF 适合"好坏"难以用公式定义的开放任务，如对话、写作、推理

3. 反馈形式不同

传统强化学习依赖环境直接给出的标量奖励
RLHF 依赖人类标注者对多个输出的相对排序，再转化为可计算的奖励信号

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