在大模型训练中，SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）是相互关联但目标不同的两个阶段，通常需要结合使用以优化模型性能，而非互相替代。以下是关键要点：

1. 核心关系

• SFT：
  基于标注的高质量样本（如问答对、指令-回答数据），以监督学习方式直接调整模型参数，使模型初步掌握特定任务（如对话生成）的基础能力。
  作用：快速适配下游任务，让模型学会"如何正确生成内容"。
• RLHF：
  通过人类对模型输出的反馈（如排序、评分），训练奖励模型（Reward Model），再用强化学习（如PPO）优化模型，使其生成更符合人类偏好的结果（如更安全、有帮助、真实）。
  作用：提升输出质量，解决"如何生成更优质的内容"。

2. 为何需要两者结合？

• SFT的局限性：
  • 依赖标注数据的质量，难以覆盖复杂场景（如价值观对齐）。
  • 无法直接优化非可导目标（如"创造性"或"无害性"）。
• RLHF的补充作用：
  • 通过人类反馈捕捉隐式偏好（如逻辑连贯性、道德边界）。
  • 动态调整模型，避免SFT可能导致的安全风险或机械式回答。

3. 是否可只用其一？

• 仅用SFT：
  适合对输出质量要求不高的场景（如简单任务适配），但可能生成不符合人类偏好的结果（如冗长、有害内容）。
  例子：早期的GPT-3未经RLHF处理时，生成结果质量波动较大。
• 仅用RLHF：
  缺乏SFT的监督初始化，强化学习可能难以收敛（需优质策略起点）。实践中极少单独使用。

4. 典型流程（如ChatGPT）

1. 预训练 → 2. SFT → 3. 奖励模型训练 → 4. RLHF优化

• SFT为RLHF奠基：提供初始策略模型（Policy Model）。
• RLHF深化优化：通过偏好学习精细化调整生成策略。

5. 总结

• 关系：SFT是RLHF的必要前置阶段，RLHF是SFT的深化和补充。
• 是否替代：❌ 不可替代，需分阶段使用。RLHF需SFT提供初始化模型，SFT需RLHF解决复杂对齐问题。
• 实践意义：两者结合能显著提升模型的安全性、有用性和可控性，是当前大模型对齐的主流方案（如InstructGPT、Claude）。