<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/">
  <channel>
    <title>SFT on Kh4ng</title>
    <link>https://vo-hoang-kh4ng.github.io/tags/sft/</link>
    <description>Recent content in SFT on Kh4ng</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>vi-VN</language>
    <lastBuildDate>Sun, 20 Sep 2026 10:00:00 +0700</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://vo-hoang-kh4ng.github.io/tags/sft/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Từ SFT đến RLHF: Preference Data, Reward Model và PPO</title>
      <link>https://vo-hoang-kh4ng.github.io/posts/rlhf-reward-model-ppo/</link>
      <pubDate>Sun, 20 Sep 2026 10:00:00 +0700</pubDate>
      <guid>https://vo-hoang-kh4ng.github.io/posts/rlhf-reward-model-ppo/</guid>
      <description>SFT dạy model cách trả lời, nhưng không dạy được thế nào là trả lời tốt. Đi từ giới hạn của SFT sang preference data, xây reward model bằng Bradley–Terry, rồi dùng PPO cùng KL penalty để tối ưu policy, cùng những cái giá phải trả: alignment tax, chi phí tính toán, và reward hacking.</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
