A13 · 第 5 章 · 课程规划页
对齐目标、反馈与奖励建模
本章研究对齐目标、反馈与奖励建模。内容依次处理人类反馈、偏好比较与奖励模型、RLHF、DPO 与代理目标优化、奖励黑客、规范不完备与目标泛化。
- 所在 Part
- 第三编 对齐与安全综合复习
- 预计学习
- 40 分钟
- 建设状态
- 已规划，尚无正式正文
计划实验
本章未登记独立交互实验；定义、公式和例题仍按下列提纲规划。
LEARNING OBJECTIVES
完成本章后应能
- 01准确说明人类反馈、偏好比较与奖励模型。
- 02完成RLHF、DPO 与代理目标优化所需的推导、证明或算法。
- 03使用计算、例题或反例检验奖励黑客、规范不完备与目标泛化。
PLANNED SECTIONS
计划章节结构
- 01
人类反馈、偏好比较与奖励模型
界定人类反馈、偏好比较与奖励模型，明确使用的条件、主要结论与可复核步骤。
- 02
RLHF、DPO 与代理目标优化
推导RLHF、DPO 与代理目标优化，明确使用的条件、主要结论与可复核步骤。
- 03
奖励黑客、规范不完备与目标泛化
检验奖励黑客、规范不完备与目标泛化，明确使用的条件、主要结论与可复核步骤。
计划定义
人类反馈、偏好比较与奖励模型：对象、记号与前提
围绕人类反馈、偏好比较与奖励模型列出主要对象、符号、前提与定义边界。
计划公式
RLHF、DPO 与代理目标优化：关系、判据与可复核步骤
把RLHF、DPO 与代理目标优化整理为可检查的关系、判据或算法步骤；涉及定量模型时写出公式，并说明符号、适用条件，以及需要时的单位或复杂度。
计划例题
奖励黑客、规范不完备与目标泛化：案例、反例与核验
围绕奖励黑客、规范不完备与目标泛化给出明确输入、前提或数据，逐步分析并用反例、误差、守恒量或边界条件复核。
计划练习
对齐目标、反馈与奖励建模：定义、关系与边界综合练习
联结人类反馈、偏好比较与奖励模型、RLHF、DPO 与代理目标优化与奖励黑客、规范不完备与目标泛化，分别检验定义辨析、主要步骤和适用边界。
本章概念落点
以下位置是术语、搜索和知识图谱引用本计划章节时使用的稳定链接。
- 因果表征学习从观测与干预中学习能稳定表达生成因素和因果机制的潜在表示。
关键词
对齐目标、反馈、奖励建模、第三编 对齐与安全综合复习、可解释性、不确定性、对齐与安全