免费RLHF书籍 拆解大模型后训练链路解决论文散难题

很多从事大模型后训练相关工作的从业者，大多都曾遇到过这样的困扰：相关的学术研究论文数量繁多且内容零散，监督微调、奖励模型训练、拒绝采样、强化学习对齐、OPD、直接对齐等各个环节都有大量独立研究成果，但很少有资料能将这些环节串联成一套完整的落地链路。

针对这一行业普遍存在的痛点，目前推出了一本完全免费的专业书籍，由Nathan Lambert撰写的《Reinforcement Learning from Human Feedback》。

这本书从RLHF的起源开始讲起，按照行业通用的标准技术配方逐段拆解完整的后训练流程；除了书籍本身外，还配套了专属的代码库、系统学习课程，以及一个可以对比不同后训练阶段模型输出效果的工具库。

目前该书籍的网页版还在持续更新迭代，最近刚刚补充了MOPD与智能体导向后训练相关的技术配方内容。

想要获取这份资料的读者，可以通过以下链接进行访问：https://qingkelab.github.io/ppt/?file=external%2Fsubmissions%2Fissue-1%2Fbook.pdf