在经过了前两节的内容学习之后，我们对于RLHF（从人类反馈中进行强化学习）有了比较深入的认知，并且初步了解了RLHF中偏好数据集的引入，奖励模型的设置以及baseLLM的训练过程。在本节的学习中，我们将深入LLM的tune步骤，了解LLM的微调工作。

ML流水线

如上图所示，在我们想要批量实现机器学习的任务时，我们可以开发一条机器学习流水线，将其中的每个步骤封装成通用的类，在需要时进行调用即可。比如该图中就包括创建数据集，训练模型等步骤。该工作流图，橙色框表示工作中用到的一些组件，包含通用的代码框架，而蓝色框则表示组件生成的工件，比如生成的模型和指标可以帮助我们评估模型。

RLHF流水线

该图为RLHF工作流的基本框架，包含创建偏好数据集、训练奖励模型、创建prompt数据集以及用RL微调大模型等组件。在各组件共同配合下，能完成一个复杂的RLHF任务。

简单来说，就是创建两个数据集，训练两个模型。