JimFan：「那些认为强化学习（RL）所需的计算量更少的人，恐-20250128030844

JimFan：「那些认为强化学习（RL）所需的计算量更少的人，恐怕对RL并不了解。
SFT：由人类生成数据，机器进行学习；
RL：由机器自己生成数据，机器进行学习。」

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简单科普：

SFT（Supervised Fine-Tuning）是什么？

概念：SFT 全称「有监督微调」，它是在机器学习（尤其是大模型领域）中广泛使用的一种方法。先由人类收集或标注数据，然后再让模型在这些人工生成或标注的数据上进行训练。

特点：
- 数据通常由人工精心准备和整理；
- 数据质量高、内容相对可控；
- 由于数据量可能有限（或者需要人工标注），成本和可扩展性通常由人工投入决定。

RL（Reinforcement Learning）是什么？

概念：强化学习是让机器在「环境—行动—反馈—学习」这样的闭环中不断更新策略的过程。模型会在给定的环境中自行探索不同的动作（或决策），根据环境给予的奖励或惩罚调整行为，以达到最大化期望奖励的目标。

特点：
- 数据在很大程度上由机器「自己生成」，因为模型在环境中做决策后，会接收到即时反馈；
- 算法需要对环境的状态空间、动作空间和奖励机制进行建模，可能相当复杂；
- 需要强大的计算资源来处理不断增加的「探索-反馈-更新」循环。