RLHF强化学习对其算法：PPO、DPO、ORPO_dpo orpo

参考：
https://blog.csdn.net/baoyan2015/article/details/135287298
https://cloud.tencent.com/developer/article/2409553
最新的llama3是PPO、DPO两种方法使用

人类反馈强化学习 (RLHF)，它利用人类偏好和指导来训练和改进机器学习模型：

proximal policy optimization (PPO)
direct policy optimization (DPO)直接偏好优化

ORPO（直接相当于合并了监督微调SFT+RLHF）是另一种新的LLM对齐方法，这种方法甚至不需要SFT模型。通过ORPO，LLM可以同时学习回答指令和满足人类偏好。https://medium.com/@zaiinn440/orpo-outperforms-sft-dpo-train-phi-2-with-orpo-3ee6bf18dbf2

PPO、DPO

DPO是一种相对较新的方法，它直接优化用户或专家的偏好，而非传统的累积奖励。PPO（Proximal Policy Optimization）和DPO（Distributed Proximal Policy Optimization）都是基于策略梯度的强化学习算法，它们通过优化策略函数来直接学习一个策略，该策略能够映射观察到的状态到动作的概率分布。

ORPO：

https://arxiv.org/pdf/2403.07691.pdf