从零构建RLHF：深入理解大模型对齐技术的极简代码教程

该项目是一个专注于教学的开源仓库，提供了从零开始实现人类反馈强化学习（RLHF）的完整代码示例与教程。不同于复杂的生产级系统，该项目通过精简、可读的代码，清晰展示了RLHF的核心步骤，包括PPO训练循环、优势/回报计算及奖励模型包装。随附的Jupyter Notebook将理论知识与可运行的微型实验相结合，覆盖了从偏好数据收集到策略优化的全流程，旨在帮助开发者和研究人员直观理解大模型背后的“对齐”机制与调优原理。