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强化学习（Reinforcement Learning，RL）近年来随着深度学习的快速发展而备受关注，特别是在游戏控制、自动驾驶、机器人控制及大语言模型训练等领域均有广泛应用。本文将重点介绍强化学习中的经典训练方法，包括PPO（近端策略优化）和DPO（直接偏好优化）。

一、强化学习基础概述

强化学习与监督学习、无监督学习不同，它不依赖大量标注数据，而是通过与环境交互来获得反馈奖励，以此来训练智能体学习最佳决策策略。简单来说，强化学习的本质是智能体通过与环境互动，不断试错，从而优化策略以实现总奖励最大化。

强化学习的主要特点：

• 无需大量标注数据，但通常需要大量交互数据；
• 处理序列决策问题，当前决策影响后续状态；
• 学习目标是最大化长期累积奖励，而非单步预测精度。

二、近端策略优化（PPO）介绍

1. PPO的核心思想

PPO（Proximal Policy Optimization）是一种广泛应用的强化学习算法，属于策略梯度（Policy Gradient）方法。策略梯度方法的核心思想是直接优化策略参数以最大化期望奖励，而PPO在此基础上增加了策略更新的约束，防止策略更新过于剧烈，从而提高算法稳定性和训练效率。

2. 为什么需要PPO？

策略梯度方法在实际应用中容易出现训练不稳定的问题。这是因为策略每次更新都会明显改变策略输出的动作概率分布，导致难以复用旧的数据，样本利用率低。为解决这个问题，PPO引入了“近端”约束，通过限制每次策略更新的幅度，保证策略的稳定性。

3. PPO算法的优化目标

PPO算法最常见的优化形式为“裁剪（clip）式”，其目标函数为：

$$J(\theta )=E_{(s,a)\sim {\pi }_{{\theta }_{old}}}[\min (r(\theta )A(s,a),\text{clip}(r(\theta ),1-ϵ,1+ϵ)A(s,a))]$$

其中，$r(\theta )=\frac{{\pi }_{\theta }(a|s)}{{\pi }_{{\theta }_{old}}(a|s)}$ 为策略概率的比值，$A(s,a)$ 为优势函数（Advantage），表示当前动作的相对价值。

4. PPO的优势

• 稳定高效，训练过程对超参数不敏感；
• 适用于连续与离散动作空间；
• 实现相对简单，成为RL研究的基准算法。

三、直接偏好优化（DPO）介绍

1. DPO的核心思想

DPO（Direct Preference Optimization）算法是近期在大语言模型强化学习微调中的一种创新方法。与传统基于人类反馈强化学习（RLHF）方法不同，DPO无需显式构建奖励模型，而是直接使用偏好数据（例如，人类标注的偏好）对模型进行优化。

2. DPO的动机

RLHF通常需要构建一个独立的奖励模型并进行强化学习，这一过程计算成本高且不稳定。DPO则绕过奖励模型，直接利用偏好数据进行策略优化，显著减少计算量并提高稳定性。

3. DPO算法的优化目标

DPO的优化目标直接基于人类标注的偏好数据，形式如下：

$$L_{DPO}({\pi }_{\theta },{\pi }_{ref})=-E_{(x,y_w,y_l)\sim D}[\log \sigma (\beta \log \frac{{\pi }_{\theta }(y_w|x)}{{\pi }_{ref}(y_w|x)}-\beta \log \frac{{\pi }_{\theta }(y_l|x)}{{\pi }_{ref}(y_l|x)})]$$

其中，$y_w$ 表示偏好响应，$y_l$ 表示非偏好响应，${\pi }_{ref}$ 是基础参考策略。DPO希望模型更频繁地生成受偏好的结果，而更少生成不受偏好的结果。

4. DPO的优势

• 不需要构建和训练独立的奖励模型；
• 避免了RLHF中的不稳定性和计算开销问题；
• 在实际应用中表现更稳定和高效，尤其适合语言模型微调。

四、PPO与DPO的对比与应用场景

• PPO适合于一般强化学习任务，包括游戏、机器人控制等连续动作环境，提供稳健的策略更新机制。
• DPO尤其适用于大语言模型微调，尤其在难以明确定义奖励函数的情境下，通过人类偏好标注实现高效的模型优化。