在大型语言模型（LLM）的安全对齐过程中，基于人类反馈的强化学习（RLHF）通过（）关键步骤实现模型行为的优化。A. 完全依靠预训练数据来对齐模型B. 人类标注者对模型的多个输出进行排序或评分，以训练奖励模型，进而优化LLMC. 仅通过增加模型参数来提高安全性D. 仅进行代码层面的安全审计

考查要点：本题主要考查对基于人类反馈的强化学习（RLHF）核心流程的理解，需要明确其关键步骤与实现机制。

解题核心思路：
RLHF 的核心在于通过人类标注者的反馈对模型行为进行优化。具体包括两个关键环节：

1. 人类标注者对模型输出进行排序或评分，生成训练奖励模型的数据；
2. 利用奖励模型指导强化学习，调整模型行为。

破题关键点：

• 明确排除干扰项：
  • 预训练数据是模型基础，但非RLHF直接作用环节（排除A）；
  • 模型参数量与代码审计与行为对齐无直接关系（排除C、D）。

选项分析

选项B：

1. 人类标注者参与：通过人工对模型输出进行排序或评分，确保反馈的准确性；
2. 训练奖励模型：将标注结果转化为可量化的奖励信号，指导后续学习；
3. 优化LLM：强化学习过程利用奖励信号调整模型参数，使其行为更符合人类预期。

其他选项错误原因：

• A：预训练数据仅用于模型初始化，无法直接对齐行为；
• C：参数量与模型能力相关，与行为对齐无关；
• D：安全审计属于被动防御，无法主动优化行为。