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推薦理由：文章串聯 SFT、偏好獎勵模型與 PPO 三階段，並示範以 8-bit 載入和 LoRA 降低 RLHF 微調的記憶體需求，呈現可復用的訓練流程。

推薦理由：文章拆解 8-bit 載入、PEFT 低秩適配器與共用參考模型的組合，呈現降低 RLHF 微調大型模型顯存需求的實作思路。

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