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Williams 于 1992 年提出。什么是策略Policy在策略梯度法中策略通常表示为一个函数例如神经网络s状态State- 输入a行动Action- 输出****参数神经网络的权重这个函数输出在给定状态 s 下采取行动 a 的概率。例如对于机器人行走输入 s当前关节角度、倾斜度**策略 **神经网络输出 a“迈出右脚的概率80%”、“迈出左脚的概率20%”学习机制策略梯度法学习的目标是“调整概率分布使最终获得的累计奖励收益增加”。其优化目标需要最大化的函数是期望收益其中 是轨迹状态和行动的序列 是从该轨迹中获得的累计奖励。学习的更新公式策略梯度定理如下在实际应用中通常通过采样轨迹来近似这个公式的含义非常简单****AI 选择某个行动的概率**R (Reward)**采取该行动后最终结果的好坏程度****学习率工作原理如果结果是好的R 为正则增加采取该行动的概率。如果结果是坏的R 为负则降低采取该行动的概率。通过反复进行这个过程AI 会逐渐学会以更高的概率选择那些能够带来“好结果”的行动。REINFORCE 的挑战REINFORCE 直观且简单但也存在一些重大问题学习不稳定方差大因为它要等到整个任务结束才根据“最终结果”进行判断。如果偶然获得了一个很高的奖励“侥幸”它可能会过度强化一个本来不好的行动。例如在剪刀石头布中如果出了“石头”偶然赢了它可能会学习到“石头是好手”然后下次就一直出“石头”。数据效率低下为了学习它需要大量的尝试次数回合episode。由于奖励反馈延迟它需要很长时间才能学会什么是好什么是坏。为了解决这些问题下一代算法应运而生。四、Actor-Critic策略与价值的融合为了克服 REINFORCE 的不稳定性Actor-Critic架构应运而生。这一概念最早可追溯到 Barto 等人于 1983 年的研究。两种角色Actor 和 CriticActor-Critic 模型中包含两个相互协作的神经网络Actor行动者职责负责实际决策策略 工作根据当前情况以概率方式决定执行“向右走”、“跳跃”等动作形象一名运动员Critic评论者/评估者职责评估 Actor 行为好坏的评分员价值函数 或 工作根据当前状态和行动预测“这种行为未来可能带来多少收益”形象一名专属教练为何需要两者协作REINFORCE 模型需要等到任务结束后才根据“最终结果”进行判断。这种方式较为粗糙甚至可能对“侥幸取胜”也给予过高评价。而 Actor-Critic 模型由于有教练Critic的参与可以进行更细致的评估。每次 Actor 采取行动后Critic 都会立即提供反馈比如“这次表现不错”或“这次选择有点欠妥”。学习机制学习过程循环往复遵循以下步骤Actor 观察当前状态 执行行动 。Critic 根据行动结果计算“实际表现比预期好还是差”即计算优势函数。“比预期好”→正面评价“比预期差……”→ 负面评价Actor 更新Actor 依照 Critic 的评价增加正确行动的概率降低错误行动的概率。Critic 更新Critic 根据实际结果修正自己的评分能力即价值估计确保其判断的准确性。在数学上通常使用优势函数来代替传统策略梯度这里的 被称为优势函数它是由 Critic 计算出的“比平均期望值好多少”的数值其中表示“在状态 下采取行动 后预期获得的累计奖励” (衡量当前选择“综合好坏”的指标)。表示“从状态 出发尽力而为时预期获得的累计奖励”仅仅处于该状态所能获得的平均期望值。数值化地表示了“在当前情境下偶然选择了 后相对于平均水平是获得了多少收益或损失了多少”。A2C / A3C 的出现DeepMind 于 2016 年发布了A3CAsynchronous Advantage Actor-Critic及其同步版A2CAdvantage Actor-Critic将 Actor-Critic 的概念付诸实践。这些算法通过并行运行多个 Actor智能体来收集数据从而加速学习。A3C 在当时在 Atari 游戏的基准测试中取得了巨大成功证明了 Actor-Critic 架构的有效性。Actor-Critic 的挑战尽管 Actor-Critic 使得学习更加稳定但仍存在一个根本性问题学习率步长的调整极其困难学习率过低学习速度慢。学习率过高可能导致“策略崩塌Policy Collapse”。一旦进行了错误的更新AI 可能会采取混乱的行动导致产生的数据质量下降从而无法恢复到原有的智能水平。这就像“从悬崖上坠落”一样。为了解决这个问题需要更具理论严谨性的方法。OpenAI 在开发 GPT 时使用的 PPO 算法就涉及了这个问题。所以让我们努力理解下一个关键算法 TRPO五、TRPO基于信任域的安全学习2015 年加州大学伯克利分校的 John Schulman 等人提出了TRPOTrust Region Policy Optimization信任域策略优化TRPO 的理论基础源于 Kakade 和 Langford 在 2002 年的研究。这是一个开创性的算法它以数学上严谨的方式解决了策略梯度法中最大的挑战——“学习的不稳定性”。该算法在 ICML 2015 上发表并在机器人行走控制、Atari 游戏等广泛任务中证实了其有效性。TRPO 的核心思想简而言之TRPO是一种“在确保‘绝不恶化’的安全区域信任域内尽可能大幅推进学习的方法”。传统的策略梯度法面临着“在不跌落悬崖的边缘尽可能大步前进”的问题。TRPO 将其建模为一个数学约束。信任域与 KL散度TRPO 在更新策略AI 的行动概率时施加了一个严格的约束刹车即“在更新前后策略不能改变太多”。为了衡量这种“改变太多”它使用了 **KL 散度Kullback-Leibler Divergence**这一指标。TRPO 的优化问题可以公式化为目标函数最大化期望奖励。约束条件旧策略 和新策略 之间的 KL 散度必须保持在允许范围 信任域内。正是由于这个约束TRPO 在理论上更容易实现稳定的学习。TRPO 的优缺点优点学习非常稳定性能几乎不会出现灾难性下降模型不会突然“变蠢”。参数调整更容易无需精细调整学习率只需确定信任域的大小即可。**缺点-计算量大为了遵守约束并进行优化需要进行“Hessian 矩阵二阶导数”这种巨大的矩阵计算以及共轭梯度法Conjugate Gradient等复杂的处理。难以实现正确实现需要较高的数学知识。TRPO在理论上非常优雅但其高昂的计算成本成为实际应用中的瓶颈。六、PPOTRPO 的简化与实践如何改进 TRPO 繁重的计算2017 年John Schulman 等人提出的PPOProximal Policy Optimization近端策略优化给出了答案。PPO 是目前广泛使用的强化学习方法。据称OpenAI 的 GPT-3.5/4 在强化学习阶段RLHF也主要使用了 PPO。PPO 的定位TRPO 的“精髓吸取者”大模型入门七—— RLHF中的PPO算法理解PPO摒弃了 TRPO 复杂的数学二阶导数和带约束优化转而采用了一种名为“Clipped”的简单技巧从而实现了与 TRPO 相当的稳定性。TRPO通过数学上严谨地计算“信任域”小心翼翼地前进避免超出范围重甲装备。PPO简化计算但如果变化过大则会强制忽略Clipped轻甲装备更实用。PPO 的核心Clipping裁剪PPO 的强大之处在于其学习更新公式目标函数中集成的“裁剪功能”。首先我们定义概率比 如果 表示没有变化。如果 表示概率翻倍。如果 表示概率减半。PPO 的目标函数 (PPO-Clip) 如下其中 通常取 0.1 到 0.2 左右的值。这个公式的含义是如果概率比 在 范围内则正常更新。如果超出范围则“裁剪Clip”超出部分的更新将其忽略。具体示例假设我们得到了“当前行动非常好”的数据。-传统策略梯度“好那就把采取这个行动的概率提高 100 倍” → 危险。如果那只是偶然AI 的策略就会被破坏。PPO“好提高概率。但是只允许提高到上次的 1.2 倍。如果改动过于极端风险太大所以忽略Clip超出部分。” → 安全。可以稳步前进。正是这种“简单的妥协”使得学习变得稳定而无需进行复杂的计算。PPO 的优势PPO 在全球范围内广泛使用的原因如下易于实现无需 TRPO 那样复杂的矩阵计算可以使用基本的深度学习框架如 PyTorch 和 TensorFlow轻松编写。计算量小只需一阶导数普通的梯度下降法因此计算速度快。对超参数不敏感需要调整的参数较少即使使用默认设置也能获得不错的性能。PPO 的实际应用PPO 已在各种场景中得到实际应用**ChatGPT (RLHF)**在根据人类编写的理想回答奖励模型微调语言模型时使用了 PPO。OpenAI 在 InstructGPT 论文2022 年 中详细阐述了 RLHF 的方法。**OpenAI Five (Dota 2)**击败职业玩家团队的 AI 也是基于 PPO 进行训练的。机器人控制在模拟环境中控制机器人行走等任务中PPO 也被作为标准方法使用。七、DPO简化强化学习的挑战尽管 PPO 成为主流2023 年斯坦福大学的 Rafael Rafailov 和 Chelsea Finn 提出了一个截然不同的方法DPODirect Preference Optimization直接偏好优化。这彻底颠覆了之前讨论的“强化学习PPO”的核心思想。【图解LLM · RL】之DPO详解/β参数/对比RLHF/Prompt收集DPO 的核心思想一言以蔽之DPO是一种**“抛弃了奖励模型、PPO 和 Critic只用与普通学习监督学习一样简单的计算就能创建出符合人类偏好的 AI 的方法”**。过去的困扰RLHF 的复杂性PPO 面临的问题是需要同时在内存中加载“奖励模型”、“Actor”和“Critic”共三个模型这使得调整复杂也容易导致训练失败。DPO 的研究人员发现“经过推导强化学习PPO所要解决的数学公式最大化问题实际上可以不使用‘奖励模型’而是直接从‘人类选择的数据’中更新 AI得到一个简化的公式”。具体来说他们证明了 RLHF 的最优解可以写成以下形式通过变形奖励函数 可以用策略 表示DPO 的损失函数这一发现使 DPO 的损失函数变得异常简洁其中-x输入问题****获胜回答人类选择的优秀回答****失败回答人类选择的不佳回答****Sigmoid 函数****温度参数控制与原始模型偏离的程度这意味着无需麻烦地构建“评审员奖励模型”只要有“A 和 B 哪个更好”这样的数据偏好数据就可以直接让 AI 变得更智能。DPO 的学习过程DPO的学习过程非常简单准备数据准备“问题”以及对应的“获胜回答”和“失败回答”对。学习按照以下规则更新 AI神经网络增加生成“获胜回答”的概率。降低生成“失败回答”的概率。但要避免与原始模型参考模型Reference Model偏离过远。仅此而已。无需 Critic、无需价值函数、无需奖励模型。计算方式与解决普通“分类问题这是狗还是猫”几乎相同使用“二元交叉熵Binary Cross Entropy”因此非常稳定计算成本也远低于 PPO。“PPO 与 DPO 对比PPO 需要同时处理 Actor、Reference、Critic 和Reward Model 四个模型导致内存消耗巨大参数调整困难实现复杂且容易出现训练失败。但如果调整得当可以发挥出强大的性能。另一方面DPO 仅需 Actor 和 Reference 两个模型大大降低了内存消耗。它的学习过程非常稳定实现起来也只需对 SFT 代码稍作修改。由于学习稳定DPO 在提升性能方面也具有优势。DPO 的实际应用DPO 在开源 AI 社区得到了爆发式普及Meta 公司“Llama 3”目前全球使用最广泛的开源模型。其技术报告明确指出“结合使用了 PPO 和 DPO”。(《Llama 3 模型群》)Hugging Face “Zephyr”在一项令人震惊的 研究结果 中Zephyr 表明通过对普通模型 Mistral 使用 DPO其聊天性能甚至优于规模大数倍的 Llama 2使用 PPO 训练。这直接引爆了 DPO 的热潮。阿里巴巴“通义千问 2 / 通义千问 2.5”这款性能被誉为堪比 GPT-4 的中国模型也采用了 DPO。“DPO 普及的原因实施 PPO 需要大量昂贵的高端 GPU如 H100只有谷歌或 OpenAI 这样的大公司才能有效处理。而 DPO 内存消耗低计算简单使得大学研究室和个人开发者也能进行“ChatGPT 式的调整”。这种便利性被认为是 DPO 普及的关键原因。DPO与 PPO/GRPO 的应用场景区分那么PPO 是否已经过时了呢实际上并非如此。每种方法都有其擅长的领域。DPO 擅长离线学习・风格调整当需要从现有配对数据中学习偏好例如“说得更客气些”、“不要带有歧视性言论”时。DPO 学习稳定计算成本低但其在数据之外挖掘未知能力的能力有限。PPO/GRPO 擅长在线学习・探索当需要让 AI 反复试错自我发现数据中不存在的“新解法”探索时。只要能定义奖励函数PPO/GRPO 就可以应用于数学、代码甚至推理任务、图像生成、机器人控制等更广泛的领域。特别是 GRPO由于无需 Critic 模型更适合大规模模型的训练。八、GRPO 的诞生至此我们已经见证了策略梯度法的演进REINFORCE最基本的策略梯度法Actor-Critic引入 Critic 使其稳定TRPO通过数学上严谨的信任域确保安全性-PPO简化 TRPO 并使其更实用DPO避免强化学习过程直接进行优化在 2024 年DeepSeek 提出了GRPOGroup Relative Policy Optimization。DeepSeekMath 论文将 GRPO 描述为“PPO 的变种旨在提升数学推理能力并优化 PPO 的内存使用”。“GRPO 的首次亮相DeepSeekMathGRPO 最早于 2024 年 2 月在 DeepSeekMath 中提出。随后在 2025 年 1 月的 DeepSeek-R1 中引起了广泛关注。现在我们终于聊到了 GRPO。### GRPO 的背景PPO 虽是强大的方法但在应用于 LLM 时却面临“成本问题”。PPO 的机制需要 Actor生成文本的 AI和 Critic评估文本的 AI两个部分。问题如果 Actor 庞大例如 700 亿参数那么 Critic 也需要同样庞大。这意味着内存VRAM需求翻倍计算成本也随之飙升。“仅仅为了评估就再准备一个如此庞大的 AI 太笨重了……有没有办法让 Actor 单独学习”GRPO 正是为了解决这个难题而诞生的。GRPO 的机制“小组面试”模式GRPO 摒弃了 Critic专属教练。取而代之的是它通过“比较自己生成的多个回答”来判断优劣。步骤Group Sampling批量生成对于一个问题 q让 AI 生成多个例如 G 个回答 。Scoring评分对这 G 个回答都打分 例如正确得1 分错误得 0 分。Group Relative Advantage组内相对优势计算组内的相对好坏。优势函数的计算公式Optimization优化利用这种相对评价GRPO 像 PPO 一样在裁剪的同时更新策略。GRPO 的目标函数如下让我们用一个直观的例子来理解。PPO 与 GRPO 的直观比较以“备考”为例进行说明PPO家教模式学生Actor每写完一个答案旁边的老师Critic就告诉他“这个答案值 80 分”。缺点请家教的费用很高。GRPO标准分模式没有老师。学生Actor一口气写完 64 份答案。计算这 64 份答案的“平均分”并将“比平均分做得好的答案”作为正确答案来学习。优点无需专属家教。虽然您可能会觉得“64 份答案也很耗费精力”但从学习角度来看拥有一个 Critic 模型实际上更耗费资源。GRPO 的优势1. 内存效率极高无需在内存中加载庞大的 Critic 模型价值函数。这使得在相同计算资源下可以训练更大规模的模型或使用更大的批次大小。2. 通用性强GRPO 能够灵活设计奖励函数因此可应用于多种任务。只要能够定义奖励它就能在数学、代码以及推理任务、图像生成、机器人控制等广泛领域发挥作用。GRPO 的多种应用实例GRPO 最初因DeepSeek-R1 在数学推理方面的应用而受到关注但目前已扩展到各个领域提升 LLM 推理能力稳定和优化思维链CoT训练arXiv:2509.24494图像・视频生成根据人类偏好调整生成模型arXiv:2511.16955视觉语言模型VLM增强图像理解和推理能力机器人学应用于连续控制任务arXiv:2507.19555几何问题求解提升辅助构造判断能力arXiv:2506.07160Hugging Face TRL 库中也实现了 GRPOTrainer作为通用的 LLM 对齐工具被广泛使用。DeepSeek-R1 的成功DeepSeek-R1 通过将 GRPO 与基于规则的奖励设计相结合取得了令人瞩目的成就。奖励设计针对可验证任务准确性奖励Accuracy Reward用于数学问题或代码等可自动验证的任务。机械地判断最终答案是否正确。格式奖励Format Reward判断思考过程是否写在think.../think标签内。重要的一点并没有明确要求模型“进行逻辑思考”。仅仅是要求它“使用标签”和“给出正确答案”。AI 却自行发现“在标签内写更多文字似乎能提高正确率”并自然而然地开始进行长考Chain of Thought。随着学习的深入模型甚至在没有人教的情况下开始进行“自我修正Self-Correction”。它发现先写错一次然后自行否定并重新修改最终获得“准确性奖励”的概率更高。这就是 AI 不需人类教导便获得“思考能力”的内在机制。扩展到一般任务值得一提的是GRPO 可以自由设计奖励函数因此也适用于可验证任务以外的场景。例如在图像生成中可以使用学习了人类偏好的奖励模型在机器人控制中可以使用物理模拟的奖励等根据任务进行相应的奖励设计。九、DAPOGRPO 的进一步改进GRPO 的成功促使了其进一步的改进。2025 年 3 月字节跳动ByteDance公司发布了DAPODecoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization。DAPO 在 GRPO 的基础上进行了多项改进。DAPO 也是 2025年的一项重要技术。DAPO 的主要改进点DAPO 对 GRPO 进行了以下四个方面的改进1. 非对称裁剪范围Decoupled ClipPPO 和 GRPO 都使用对称的裁剪范围例如±0.2而DAPO 则扩展了上限并保持了下限。例如将下限 设为 0.2上限 设为 0.28可以更积极地强化好的行为。这有助于提升模型探索能力。2. 动态采样Dynamic SamplingDAPO 根据每个 token 的概率动态调整采样次数从而提高学习效率。对于已经有很高概率能正确采样的样本分配较少的资源对于较难的样本则分配更多资源。3. Token 级别的损失函数GRPO 对整个序列给出奖励而 DAPO 则考虑每个 token 的损失从而实现更精细的学习。4. 过滤超长输出并施加惩罚在LLM 的强化学习中为了获得高奖励模型通常会生成过长的输出奖励作弊。DAPO 采取了以下措施过滤极端过长的输出。引入软长度惩罚。通过这些改进DAPO 实现了比 GRPO 更高的性能和学习效率。从 GRPO 到 DAPO 的演进GRPO 使用对称裁剪±而 DAPO 则引入了非对称裁剪不同的 , 以提升探索能力。采样方面GRPO 采用固定采样而 DAPO则根据难度动态调整。损失函数上GRPO 针对序列级别DAPO 则改为 token 级别实现了更精细的学习。此外针对 GRPO 未涵盖的长度控制问题DAPO 引入了过滤和惩罚机制。DAPO 继承了 GRPO “排除 Critic 并提高效率”的设计理念同时解决了大规模学习中出现的实际问题如探索不足、奖励作弊等可以说是一个经过实践检验的改良版本。总结本文从 REINFORCE → Actor-Critic → TRPO → PPO → DPO → GRPO → DAPO的演进脉络详细介绍了 LLM 强化学习的主要方法。PPO是结合了 Actor、Critic 和奖励模型的方法。其特点是基于裁剪的稳定学习因在 ChatGPT 的 RLHF 中被采用而通用性强。然而它需要同时处理多个模型计算成本较高。DPO是一种不使用奖励模型和 Critic直接从人类偏好配对数据中训练 LLM 的方法。实现简单学习稳定因此被许多开源模型采用。另一方面它在学习过程中生成新回答和进行探索的能力有限。GRPOPPO 中排除了 Critic通过组内相对评估来计算优势。只要能定义奖励函数它就能进行学习内存效率高特别适用于大规模模型。DeepSeek-R1 采用了 GRPO并成功提升了推理能力。DAPO是 GRPO 的进一步改进版本。它通过非对称裁剪提升探索能力通过动态采样提高效率并采用 token 级别的损失函数等针对大规模学习中出现的问题如探索不足、奖励作弊等进行了实践性改进。在定制化 AI 以适应企业工作流时许多企业都面临“无法获取足够正确数据”的挑战。强化学习由于只需定义评估标准即可进行学习因此有望成为解决这一难题的有力方案。理解本文所阐述的方法演进将极大地拓宽企业在利用强化学习时的选择。希望本文能为您提供帮助如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取