随着ChatGPT等大型语言模型的发布，人们开始探讨使用“RLHF训练（基于人类反馈的强化学习训练）”的重要性。在训练语言模型时，为什么强化学习比从演示中学习（即监督学习）更优呢？我提出了一个有说服力的理论论据。同时，还有另一个论点支持强化学习训练，并且特别适用于ChatGPT等模型。OpenAI的John Schulman在其演讲中详细介绍了该论点。本文引用了John的论点并增加了一些他未明确表述的内容，这些内容应该是John进行过考虑的。为了确保读者更好地理解本文，提供了大量背景知识。如果您只关注重点，请直接查看“核心论证”部分。此外，还简要解释了监督学习和强化学习的背景，以便我们能够达成共识。预训练是在这两种设置中的第一步，我们假设语言模型在大量文本上进行预训练，以预测下一个词。因此，对于每个词序列，我们都有一个模型，可以为潜在的下一个词选项分配概率。