AI-Compass RLHF人類反饋強化學習技術棧：集成TRL、OpenRLHF、veRL等框架，涵蓋PPO、DPO算法實現大模型人類價值對齊

AI-Compass 致力于構建最全面、最實用、最前沿的AI技術學習和實踐生態，通過六大核心模塊的系統化組織，為不同層次的學習者和開發者提供從完整學習路徑。

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📋 核心模塊架構：

🧠 基礎知識模塊：涵蓋AI導航工具、Prompt工程、LLM測評、語言模型、多模態模型等核心理論基礎
?? 技術框架模塊：包含Embedding模型、訓練框架、推理部署、評估框架、RLHF等技術棧
🚀 應用實踐模塊：聚焦RAG+workflow、Agent、GraphRAG、MCP+A2A等前沿應用架構
🛠? 產品與工具模塊：整合AI應用、AI產品、競賽資源等實戰內容
🏢 企業開源模塊：匯集華為、騰訊、阿里、百度飛槳、Datawhale等企業級開源資源
🌐 社區與平臺模塊：提供學習平臺、技術文章、社區論壇等生態資源

📚 適用人群：

AI初學者：提供系統化的學習路徑和基礎知識體系，快速建立AI技術認知框架
技術開發者：深度技術資源和工程實踐指南，提升AI項目開發和部署能力
產品經理：AI產品設計方法論和市場案例分析，掌握AI產品化策略
研究人員：前沿技術趨勢和學術資源，拓展AI應用研究邊界
企業團隊：完整的AI技術選型和落地方案，加速企業AI轉型進程
求職者：全面的面試準備資源和項目實戰經驗，提升AI領域競爭力

RLHF模塊構建了完整的人類反饋強化學習技術棧，集成前沿的偏好優化和人類對齊框架。核心框架包括：Huggingface TRL（Transformer強化學習標準庫，PPO訓練詳解）、OpenRLHF（易用可擴展RLHF框架，支持70B+ PPO全量微調、迭代DPO、LoRA和RingAttention）、字節veRL（火山引擎強化學習框架，工業級部署）、EasyR1（基于veRL的高效多模態RL訓練框架）。創新技術融入通義WorldPM（72B參數的世界偏好模型，引領偏好建模新范式）等前沿研究成果。技術覆蓋從PPO（Proximal Policy Optimization）算法實現、DPO（Direct Preference Optimization）直接偏好優化，到GRPO等先進算法，支持全參數微調、LoRA高效微調等多種訓練模式，為大模型的人類價值對齊提供從理論到實踐的完整解決方案。

PPO訓練詳解
TRL-huggingface-使用強化學習訓練transformer語言模型。

1.EasyR1

簡介

EasyR1是一個高效、可擴展的多模態強化學習（RL）訓練框架，基于veRL項目改進以支持視覺語言模型。它借助HybirdEngine設計和vLLM的SPMD模式實現高效擴展，支持多種模型、算法、數據集及訓練技巧。

核心功能

支持多類型模型：涵蓋Llama3、Qwen2等語言模型，Qwen2-VL等視覺語言模型及DeepSeek-R1蒸餾模型。
多種算法支持：支持GRPO、Reinforce++、ReMax、RLOO等多種RL算法。
適配多格式數據集：可處理特定格式的文本、圖像-文本和多圖像-文本數據集。
訓練技巧豐富：提供Padding-free訓練、從檢查點恢復、并支持Wandb、SwanLab、Mlflow和Tensorboard等訓練過程跟蹤工具。

技術原理

EasyR1的核心技術原理在于其對原有veRL項目的繼承與優化，特別體現在以下兩點：

HybridEngine架構：該框架得益于veRL的HybridEngine設計，實現了高效的訓練流程。HybridEngine是一種混合引擎，旨在提高強化學習訓練的靈活性和效率。
vLLM的SPMD模式：結合了vLLM 0.7最新版本的SPMD（Single Program, Multiple Data）模式，有效提升了大規模語言模型和多模態模型的訓練性能和可擴展性，尤其對于內存管理和并行計算提供了優化。

應用場景

多模態大模型的強化學習訓練：特別適用于訓練Qwen2.5-VL等多模態模型，以提升其在特定任務上的表現。
數學問題求解：可用于訓練數學模型，例如在Geometry3k數據集上進行幾何問題求解。
視覺問答與推理：可應用于圖像-文本相關的視覺推理任務，如CLEVR-70k-Counting和GeoQA-8k數據集上的任務。
研究與開發：為研究人員和開發者提供一個強大的平臺，探索新的RL算法和多模態模型的訓練方法，并集成實驗跟蹤和可視化工具。
hiyouga/EasyR1: EasyR1: An Efficient, Scalable, Multi-Modality RL Training Framework based on veRL

1.OpenRLHF

簡介

OpenRLHF是首個基于Ray、vLLM、ZeRO - 3和HuggingFace Transformers構建的易于使用、高性能的開源RLHF框架，具有分布式架構、推理加速、內存高效訓練等特點，支持多種算法和功能。

核心功能

分布式訓練：利用Ray進行高效分布式調度，支持多模型分離到不同GPU。
推理加速：結合vLLM和AutoTP實現高吞吐量、內存高效的樣本生成。
多算法支持：實現分布式PPO、REINFORCE++等多種算法。
數據處理：提供多種數據處理方法，支持混合數據集。
模型訓練：支持監督微調、獎勵模型訓練、PPO訓練等。
異步訓練：支持異步RLHF和基于代理的RLHF。

技術原理

分布式架構：借助Ray進行任務調度，分離不同模型到不同GPU，支持混合引擎調度以提高GPU利用率。
推理加速：基于vLLM和AutoTP，減少樣本生成時間，與HuggingFace Transformers集成實現快速生成。
內存優化：基于DeepSpeed的ZeRO - 3、deepcompile和AutoTP，直接與HuggingFace配合進行大模型訓練。
算法優化：采用優化的PPO實現，結合實用技巧提升訓練穩定性和獎勵質量。

應用場景

大語言模型微調：對大型語言模型進行監督微調、獎勵模型訓練和強化學習微調。
多智能體系統訓練：如MARTI利用其訓練基于LLM的多智能體系統。
多模態任務：為多模態任務提供高性能RL基礎設施，如LMM - R1。
OpenRLHF/OpenRLHF: An Easy-to-use, Scalable and High-performance RLHF Framework (70B+ PPO Full Tuning & Iterative DPO & LoRA & RingAttention)

1.WorldPM

簡介

WorldPM（世界偏好建模）證明了偏好建模遵循與語言建模類似的擴展規律，通過對1500萬條來自StackExchange的偏好數據進行大規模訓練，讓偏好模型學習統一的偏好表示。在對抗性和客觀評估中表現出明顯擴展趨勢，對抗性評估測試損失冪律下降，客觀指標有涌現現象；主觀評估無明顯擴展趨勢，可能受風格偏好影響。

核心功能

偏好學習：從大規模偏好數據中學習統一的人類偏好表示。
對抗評估：提升識別包含意圖錯誤、不相關或不完整回復的能力。
客觀指標評估：助力大模型獲取客觀知識偏好，展現出測試損失的冪律下降。
基礎與微調：提供基礎模型WorldPM - 72B，并支持在不同規模數據集上微調。

技術原理

數據收集：從StackExchange、Reddit、Quora等公共論壇收集偏好數據，經評估選StackExchange數據為代表。
訓練方法：遵循人類偏好建模框架，用偏好模型預測獎勵并優化BT - loss，不同規模模型保持一致超參數。
評估方法：用BT - loss計算測試性能，使用多個RM基準的不同領域測試集評估。

應用場景

模型微調：作為基礎助力不同規模人類偏好數據集的偏好模型微調。
語言模型對齊：通過Best - of - N采樣使語言模型輸出符合人類偏好，在Arena Hard和Alpaca Eval等基準評估。
WorldPM/README_CN.md at main · QwenLM/WorldPM
QwenLM/WorldPM
Qwen/WorldPM-72B · Hugging Face
2505.10527

1.verl

簡介

verl是由字節跳動Seed團隊發起、verl社區維護的強化學習訓練庫，是HybridFlow論文的開源版本。它靈活高效、適用于生產，用于大語言模型（LLM）的后訓練，能與多種現有LLM框架集成，支持多種強化學習算法。

核心功能

算法擴展：可輕松擴展多種強化學習算法，如PPO、GRPO等。
框架集成：通過模塊化API與現有LLM框架無縫集成，支持FSDP、Megatron - LM等訓練框架，vLLM、SGLang等推理框架。
設備映射：支持將模型靈活放置在不同GPU集上，實現高效資源利用和集群擴展。
多類型支持：支持基于模型和函數的獎勵、視覺語言模型（VLM）和多模態強化學習、多輪對話及工具調用等。
性能優化：具有先進的吞吐量，通過3D - HybridEngine實現高效的actor模型重分片。

技術原理

混合編程模型：結合單控制器和多控制器范式的優勢，靈活表示和高效執行復雜的后訓練數據流。
3D - HybridEngine：在訓練和生成階段的轉換中消除內存冗余，顯著減少通信開銷。
模塊化設計：解耦計算和數據依賴，便于與現有LLM框架集成。

應用場景

大語言模型訓練：如對DeepSeek - 671b、Qwen3 - 236b等大模型進行強化學習訓練。
代碼生成與數學推理：在編碼、數學等領域進行模型訓練，提升模型在這些任務上的表現。
視覺語言模型：支持Qwen2.5 - vl、Kimi - VL等視覺語言模型的多模態強化學習。
多輪對話與工具調用：實現大語言模型的多輪對話及工具調用功能。
volcengine/verl: verl: Volcano Engine Reinforcement Learning for LLMs
Welcome to verl’s documentation! — verl documentation

Skywork-Reward-V2

簡介

Skywork-Reward-V2 是昆侖萬維（SkyworkAI）開源的第二代獎勵模型系列，旨在為大型語言模型（LLMs）提供卓越的人類偏好評估能力。該系列包含八個不同參數規模（從6億到80億）的模型，通過大規模、高質量的偏好數據訓練，在多項主流獎勵模型評測榜單上取得了領先的性能，刷新了State-of-the-Art (SOTA) 記錄，成為目前最強的人類偏好感應器之一。