深入浅出理解LLM PPO：基于verl框架的实现解析之一
1. 写在前面
强化学习（Reinforcement Learning，RL）在大型语言模型（Large Language Model，LLM）的训练中扮演着越来越重要的角色。特别是近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）算法，已成为对齐LLM与人类偏好的主流方法之一。本文将基于verl框架（很多复刻DeepSeek R1 zero模型的工作在用），深入浅出地讲解LLM PPO的实现原理、计算逻辑以及对输入数据的依赖关系。
2. PPO算法基础
在深入代码实现之前，让我们先了解PPO算法的基本原理。
2.1 PPO算法概述
PPO是一种策略梯度算法，它通过限制每次更新的策略变化幅度，实现稳定高效的策略优化。在LLM领域，PPO主要用于解决以下问题：
- 如何让LLM生成符合人类偏好的文本
- 如何在保持语言能力的同时，调整模型行为
- 如何高效地利用有限的人类反馈数据
2.2 PPO在LLM中的应用
在LLM中应用PPO通常涉及三个关键组件：
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策略模型（Poli