什么是偏好数据（Preference Data）？

偏好数据（Preference Data）是记录同一提示词或任务下，哪些模型回答被偏好、排序、拒绝或评分的训练数据。

工作原理

偏好数据告诉对齐方法：当多个答案都可能出现时，什么样的行为更好。它可以来自人工标注者、专家评审、用户反馈、AI 辅助标注或合成比较。不同于提供目标答案的 SFT 数据，偏好数据比较多个候选回答，可以捕捉有用性、事实性、安全性、语气、完整性和拒答行为等质量。其可靠性取决于清晰标注指南、代表性提示词、标注者一致性和偏差控制。

主要特点

比较候选回答，而不是只提供单一目标答案
可表示为 chosen-rejected 对、排序、评分或点评
被 RLHF、奖励建模、DPO、ORPO、KTO 等方法使用
对标注者偏差、提示词分布和指南歧义敏感
需要质量控制，因为噪声偏好会训练出错误行为

常见用途

为 RLHF 训练奖励模型
为 DPO 创建 chosen-rejected 样本对
捕捉领域助手中的专家偏好
用人工反馈过滤或加权模型回答
评估模型风格是否符合产品预期

示例

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常见问题

偏好数据和 SFT 数据有什么不同？

SFT 数据提供目标回答；偏好数据比较多个回答，并根据指南指出哪个更好。

偏好数据可以是合成的吗？

可以，但合成偏好必须谨慎验证，因为它可能反映评审模型自身的偏差和盲点。

高质量偏好数据有什么特点？

清晰评分准则、代表性提示词、专家复核、标注一致性检查和强过滤都很重要。

为什么偏好数据对对齐重要？

它编码了难以用唯一正确答案表达的取舍，例如有用性、安全性、语气和事实支撑。

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RLHF

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DPO

DPO（Direct Preference Optimization，直接偏好优化）是一种简化的语言模型人类偏好对齐方法，直接使用偏好数据优化策略，消除了 RLHF 中需要单独奖励模型和强化学习阶段的需求。

奖励模型（Reward Model）

奖励模型（Reward Model）是一种根据偏好数据或人工反馈训练出来、用于为候选回答分配分数的模型。

数据集策划（Dataset Curation）

数据集策划（Dataset Curation）是选择、清洗、组织、标注、去重和验证数据，使其适合模型训练或评估的过程。

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