关于打分式、对比式（两两比较）和排序式（列表排序）损失的逻辑，以下说法正确的是：

打分式损失要求模型对每个回答给出一个绝对分数，它能有效避免不同标注者之间因为“评分标准不一”带来的噪声

对比式损失通过让模型学习“回答 A 优于回答 B”的相对关系来更新参数，是目前主流 RLHF 流程中处理两两比较数据的核心逻辑

排序式损失只能处理两个回答的先后顺序，当一次性出现三个或更多备选回答时，该逻辑将失效

这三种损失函数在训练时的目标完全一致，即要求模型必须准确预测出人类给出的具体分值