在人工智能和机器学习领域，监督微调（SFT，Supervised Fine-Tuning）一直被广泛应用于训练模型以模仿教师行为。然而，随着强化学习（RL）方法的逐步提升，研究者逐渐发现SFT在某些情形下表现不够理想，甚至可能限制模型的性能。本文将详细探讨SFT为何可能是“不优秀的强化学习”，以及通过整合奖励信号和优势函数，如何超越传统SFT的局限性，提升训练效果。 监督微调的思想非常直接，它通过提供一系列教师样本，指导学生模型学习这些示范行为。核心目标是最大化学生模型对教师输出的概率，从而使学生行为尽量接近教师行为。从数学角度看，这可以理解为最小化两个概率分布之间的KL散度，即优化学生策略分布p(x)以逼近教师策略分布p*(x)。
这过程被简化为最大化教师示例序列的对数似然。然而这一点蕴含着隐含假设：所有教师示范样本都是高质量且理想的表现，是值得学生完全模仿的。 但现实情况却往往复杂得多。部分示范可能并非最优，即存在“错误”或次优样本。例如在复杂的环境交互中，教师提供的数据可能含有噪声或受限策略产生的次佳动作。研究发现，在某些情形中，训练过程中引入大量不完全正确的样本，甚至不理想样本，能够反而提高最终模型的泛化能力和表现。
这种反直觉的现象引发了学界对监督微调基础假设的质疑：训练时是否应简单地区分示范为“正确”和“错误”两类？还是应当更深刻地考虑数据点本身所带来的优势，权衡其贡献？ 将视角转向强化学习的框架则提供了另一个角度。强化学习致力于通过与环境的交互，最大化回报函数来优化策略。因而强化学习的核心在于奖励信号的合理利用以及基于奖励的策略改进。在这一框架下，教师示范并非简单的确定性标准，而是重要的信息来源，推动模型结合自己实际表现，做出策略调整。 进一步数学分析揭示，传统SFT优化的目标和强化学习中的策略梯度存在本质上的联系。SFT的极大似然估计目标可以被看作是对策略梯度目标的一种变形，其中假设所有教师示范的奖励都是1，忽略了奖励实际差异的影响。
换句话说，SFT通过简单最大化从教师处采样的轨迹的概率，对潜在回报的差异缺失敏感度。 反观强化学习，使用重要性采样和奖励加权后，优化目标变成了对奖励和策略概率比的期望最大化。这里，学生策略的概率分布直接参与优化过程，以衡量当前策略相较教师策略的优势，从而进行有针对的改进。这种设计允许学习者进一步利用真实的奖励信号，避免盲目模仿低质量样本。 这种区别带来了重要的实践启示。当可以获得真实的奖励函数时，训练过程中应优先考虑强化学习的基本原则，如引入优势函数、结合决策过程中的策略梯度估计，以及利用经验回放技术。
具体说，可以将教师的次优演示做为经验缓冲区的起点，配合模型自身的在线探索样本进行训练。这种方法不仅保留了教师经验的指导意义，而且赋予模型在面临比教师演示更优行为时的自主调整能力。 总结来看，监督微调在强化学习场景下固有地存在局限，主要原因是其未能充分利用奖励函数的信息，以及忽视了示范中质量不均衡所带来的影响。通过结合强化学习独特的策略梯度优化和奖励估计方法，模型可以更有效地提高策略质量，从而在复杂环境中展现更强的适应能力和表现性能。 随着人工智能技术的不断发展，如何有效整合监督学习与强化学习的优势成为学术界和工业界关注的热点。未来的研究可进一步探讨如何设计更具鲁棒性的算法，合理利用部分次优甚至错误示范，使得训练过程既稳定高效又能不断寻求策略改进。
对于实际应用而言，如自动驾驶、智能机器人交互及自然语言处理，理解SFT与RL的深层关系并应用恰当的训练框架，将直接影响系统的安全性、智能化水平及用户体验。 总之，监督微调虽然是一种简洁易用的训练方法，但其在强化学习背景下缺乏对奖励差异性的敏感性，导致训练效果有限。强调利用奖励反馈和优势函数的强化学习方法，能够更好地挖掘示范数据的潜在价值，推动智能体向更优策略发展。业界和研究者应结合具体任务需求，灵活选择和调整训练策略，以实现最优的学习进展和应用效果。
