大模型人类反馈强化学习RLHF 凭什么火出圈？人类反馈 + 强化学习，解锁 AI 行为可控密码

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

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大模型人类反馈强化学习RLHF 凭什么火出圈？人类反馈 + 强化学习，解锁 AI 行为可控密码

1.4人类反馈强化学习
在人工智能的发展历程中，强化学习作为一种模拟人类学习行为的范式，已经在多个领域展现出其强大的潜力。强化学习系统通过与环境的交互，不断优化自身的行为策略，以最大化长期累积的奖励。然而，传统的强化学习方法往往依赖于预定义的奖励函数，这在某些复杂任务中显得力不从心，因为设计合适的奖励函数往往是一项极具挑战性的任务。为了克服这一难题，人类反馈强化学习应运而生。它将人类智能融入强化学习的循环中，通过人类提供的反馈来指导智能体的学习过程。这种方法的出现，不仅为强化学习注入了新的活力，也为人机协同的未来发展开辟了新的道路。在众多的强化学习算法中，近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）算法以其高效性和稳定性脱颖而出。PPO算法通过引入clip函数和策略更新规则，有效平衡了探索和利用的关系，使得智能体能够在保证策略稳定性的同时，快速适应环境的变化。因此，将PPO算法与人类反馈强化学习相结合，无疑是一种极具前景的探索方向。
1.4.1强化学习
强化学习（Reinforcement Learning，RL）与大模型微调在人工智能领域有着密切关系，尤其是在自然语言处理的大模型应用中。强化学习是一种机器学习方法，智能体通过与环境的交互，通过获得的奖励信号不断优化其策略，以求在长时间运行下累积最大奖励。在大模型的应用中，强化学习可以用于训练或微调模型以实现更精细的行为控制或生成更贴近用户需求的输出。例如，在对话系统中，通过强化学习，大模型可以根据人类反馈来优化其生成回答的质量，使之更加符合人类的期望和社会规范。
1.强化学习基本概念与框架
强化学习是一种机器学习方法，其中智能体（Agent）通过不断与环境（Environment）交互并学习最优行为策略来最大化长期累积奖励。其核心思想来源于动物和人类的学习过程，即通过尝试不同行为并观察结果反馈来调整行为模式。以下是强化学习的基本概念和框架要素：
（1）状态（State，S）：智能体在任何给定时刻所处的环境描述，它可以是连续或离散的，并且智能体的行为选择取决于当前状态。
（2）动作（Action，A）：智能体从其可行的动作空间中选择一个动作施加到环境中，引发环境状态的变化。
（3）奖励（Reward，R）：当智能体执行一个动作后，环境会给予一个即时的奖励信号，通常用以衡量智能体行为的好坏。奖励可以是标量值，正向奖励意味着积极结果，负向则反之。
（4）策略（Policy，π）：智能体的行为策略，它定义了在每一个可能的状态下智能体选择动作的概率分布。目标是找到最优策略，使智能体能获得最大期望累计奖励。
（5）价值函数（Value Function）：用来评估特定状态下或者采用某种策略时的长期价值，如状态值函数（State-Value Function）和动作值函数（Action-Value Function），分别代表在特定状态下的未来奖励总和以及在特定状态下采取特定动作后的未来奖励总和。
（6）环境动态（Environment Dynamics）： 描述环境如何响应智能体的动作改变状态及分配奖励的过程，可以用状态转移概率来量化。
2.基于马尔科夫决策过程的强化学习模型
马尔科夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）为强化学习提供了一个严格的数学框架。在MDP中，强化学习问题被形式化为一系列决策问题，满足马尔科夫性质，即当前状态的转移概率仅依赖于当前状态和所采取的动作，而不依赖于过去的任何历史信息。MDP包含以下关键组件：
（1）状态集（State Space，S）：所有可能状态的集合。
（2）动作集（Action Space，A）：对应于每种状态，智能体可以选择的动作集合。
（3）状态转移概率（Transition Probability，P(s’|s， a)）：给定当前状态s和动作a，转移到新状态s’的概率。
（4）奖励函数（Reward Function，R(s，a，s’) 或 R(s，a)）：在状态s执行动作a后进入状态s’时立即获得的奖励。
（5）折扣因子（Discount Factor，γ）：贴现率，用于计算未来奖励的现值，确保奖励序列的收敛。
在马尔科夫决策过程（MDP）框架下，强化学习的目标是找到一个最优策略，使得智能体在与环境互动时能够获得最大化的累积奖励。
在强化学习的研究和发展历程中，我们已经了解了其基本概念和马尔科夫决策过程等基础模型，它们为智能体在复杂环境中自主学习和优化行为策略奠定了坚实的基础。然而，强化学习的实际应用中，特别是在处理连续动作空间、高维状态空间的问题时，传统的强化学习算法可能会遇到学习效率低下、策略不稳定等问题。因此，科研人员不断探索和提出新的强化学习算法以应对这些挑战，其中之一便是PPO算法。PPO算法是在Trust Region Policy Optimization（TRPO）的基础上发展起来的一种更为高效和稳定的策略梯度方法。相较于早期的策略梯度算法如REINFORCE和DQN，PPO的核心优势在于它通过引入一项“KL散度限制”策略更新准则，有效地解决了策略更新过激导致性能下降的问题。

更多技术内容

更多技术内容可参见
《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】书籍。
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总结

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《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
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