技术博客

推理服务平台中引入RLHF的迁移策略与风险控制

本文探讨在已有的大语言模型推理服务平台中，安全、渐进地引入基于人类反馈的强化学习（RLHF）的技术方案。核心内容包括设计一套分阶段迁移策略（影子部署、流量切换、混合服务），并实现配套的风险控制机制（奖励攻击检测、输出质量监控、自动熔断）。我们将通过一个精简但功能完整的可运行项目，展示如何将监督微调模型、奖励模型和基于PPO的策略模型整合进现有服务体系，实现模型在线的持续优化与安全可控的部署。