干货分享：AI大模型奖励模型(RM)结构解析
在人工智能的大语言模型（LLM）训练中，奖励模型（Reward Model, RM）是实现人类反馈强化学习（RLHF）核心组件之一。
下面我来结合两幅图拆解奖励模型的原理和应用方法。
一、奖励模型的结构拆解
如图1所示，展示了奖励模型的结构构建流程：
1. 从语言模型（SFT模型）复制主干网络
左图部分为一个经过监督微调（SFT）的语言模型，它已具备生成合理文本的能力，它由多层 Decoder 组成，经过前馈网络，最终输出Logits。
2. 构建奖励模型（右侧）
奖励模型的主干网络与SFT模型保持一致，直接复制其 Decoder 层。
不同之处在于 LM Head（语言建模头）被替换成 Reward Head：
- 原LM Head为 Linear(hidden_size → vocab_size)，用于输出词表大小的 logits；
- 奖励模型中的 Reward Head 为 Linear(hidden_size → out_dim = 1)，即输出一个标量，用于表示整句话的好坏（奖励得分）。
二、奖励模型的训练流程
图2，展示了奖励模型在具体训练中的应用流程，以下是关键步骤：
1. 构造训练数据：Prompt + 多个回答
给定一个用户输入（Prompt），如“虎皮青椒用什么做？。
收集多个模型生成的回答（a₀ 到 a₅），这些回答风格、准确度、逻辑性可能有所差异。
2. 人类反馈打分
每个回答都由人工或策略生成一个奖励得分（r₀ ~ r₅）。
可以是绝对分数，也可以是相对排序。
3. 输入模型，输出奖励值
每个Prompt + 回答被喂入奖励模型。
奖励模型输出一个标量分数，用于回归/分类学习。
如图所示，每个回答产生一个对应的奖励分数，如 r₀=9.2、r₅=11 等。
4. 损失函数训练
通常使用 Pairwise Loss（一种损失函数）：
如果 rA≫rB 即好回答得分远高于差回答，loss 趋近于 0（模型判断正确，损失很小）
如果 rA≤rB loss 趋近于最大值（模型判断错误，被惩罚）
Pairwise Loss一种常用于训练排序模型或奖励模型的损失函数，表示鼓励模型输出更高的分数给更优的回答。若使用标注的绝对分数，也可用 MSE 或 MAE 等回归损失
import torchimport torch.nn.functional as Fdef pairwise_loss(r_chosen, r_rejected): return -F.logsigmoid(r_chosen - r_rejected).mean()
三、奖励模型的作用
训练好的奖励模型有两个核心用途：
排序生成结果
- 多个候选回答中，选择得分最高的作为最终输出。
用于RLHF中的强化学习阶段
- 奖励模型作为环境，评价策略模型输出的优劣。
- PPO、DPO等算法用其生成奖励信号，反向更新策略模型权重。
未来方向
奖励模型并非完美。一个著名的难题是“奖励黑客”(Reward Hacking)。
Al模型可能会发现奖励评分系统的漏洞并加以利用，而不是真正提升内容质量。例如，如果模型发现“长回答“容易得高分，它可能会生成冗长但空洞的废话来“骗取”奖励。
未来的奖励模型可能会向多模态(结合图像、视频等）发展，并探索通过自监督学习减少对昂贵人工标注数据的依赖。
同时，如何设计更公平、透明且可解释的奖励机制，也是重要的研究方向。
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