1. 监督微调（SFT）：为了训练语言模型（LM）掌握基本的任务执行技能，首先需要构建一个监督数据集。这个数据集包含了指令性的输入提示和期望的输出结果，通过这些数据对LM进行精细调整。为了保证任务种类的广泛性，这些输入提示和输出结果需由专业标注人员针对特定任务量身定制。例如，InstructGPT项目中，标注人员会创造性地编写输入提示（比如，“给出五个重燃职业激情的建议”）和对应的输出，覆盖了开放式问答、创意思考、对话和文本重写等多种创造性任务。值得注意的是，在某些情况下，这一步骤可能不是必需的。
2. 奖励模型训练(RM)：此阶段的目标是利用人类反馈数据来训练一个奖励模型（RM）。具体操作是将样本提示输入到LM中，产生一系列输出文本，随后请标注人员对这些输入-输出组合进行偏好评价。这种评价可以通过不同的方法实施，但排序标注是一种常见的做法，因为它有助于减少标注者之间的评价差异。最终目的是训练出一个能够预测人类偏好输出的RM。以InstructGPT为例，标注人员会将模型生成的输出按照质量从高到低排序，然后基于这些排名训练GPT-3（一个拥有600亿参数的模型）来预测这些排名。
3. 强化学习微调(RL)：在最后一个阶段，LM的对齐调整被视为一个强化学习问题。在这个框架下，策略由预训练的语言模型（PLM）提供，它接受提示作为输入并产生输出文本。行动空间是LM的词汇表，状态是当前生成的token序列，而奖励则由RM决定。为了防止LM在训练过程中大幅偏离初始模型，奖励函数通常会包含一个惩罚项。例如，在InstructGPT项目中，使用PPO算法训练LM时，会计算LM当前输出与初始输出之间的KL散度作为惩罚项。通过反复迭代奖励模型训练和强化学习调整这两个步骤，可以更有效地使语言模型与人类偏好保持一致。
