这篇技术长文系统性地剖析了大语言模型（LLM）的后训练完整生命周期，涵盖了监督微调（SFT）、奖励建模（Reward Modeling）以及强化学习方法（如RLHF）三大核心阶段。作者不仅详细阐述了如何通过人类反馈的强化学习优化模型对齐能力，还提供了行业领先的评估方法论和实践指南。该内容对AI研发团队具有重要参考价值，特别是在模型优化和伦理对齐方面，反映了当前LLM技术工业化落地的关键挑战与解决方案。随着全球科技公司竞相推进大模型应用，后训练技术已成为决定模型性能上限的核心竞争力。