强化学习：LLM常用RLHF算法PPO近端策略优化

一、前言

       强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，其核心思想是智能体（Agent）通过与环境（Environment）的交互来学习如何采取行动，以最大化累积奖励（Reward）。

强化学习的基本要素包括：

• 智能体（Agent）：学习并做出决策的主体。
• 环境（Environment）：智能体所处的外部世界，会对智能体的动作做出反应。
• 状态（State）：环境在某一时刻的描述。
• 动作（Action）：智能体在某个状态下可执行的操作。
• 奖励（Reward）：环境对智能体执行动作后给予的即时反馈（数值）。
• 策略（Policy）：智能体根据当前状态选择动作的规则，目标是找到最优策略。
• 价值函数（Value Function）：评估在某个状态下未来可能获得的累积奖励。
• 回报（Return）：从当前时刻开始，未来所有奖励的折扣总和。

强化学习的目标是：学习一个策略，使得智能体在长期交互中获得的累积奖励最大。

学习过程通常遵循“试错”机制：智能体尝试不同动作，观察奖励和状态变化，并逐步调整策略，以期望在未来获得更高回报，其通过“状态—动作—奖励”的反馈机制，让智能体在与环境的交互中自主学习最优行为策略。它广泛应用于游戏 AI（如 AlphaGo）、机器人控制、自动驾驶、推荐系统等领域。

现代主流深度强化学习算法汇总

算法	类型	核心思想	适用场景
DQN	Value-based, Off-policy	深度网络 + 经验回放 + 目标网络	离散动作（Atari 游戏）
PPO（Proximal Policy Optimization）	Policy-based, On-policy	用裁剪机制约束策略更新步长，稳定高效	通用（机器人、游戏）
SAC	Actor-Critic, Off-policy	最大熵目标 + 双 Q 网络 + 自动调温	连续控制（机器人、自动驾驶）
TD3	Actor-Critic, Off-policy	DDPG 的改进：双 Q、延迟更新、目标策略平滑	连续控制
Rainbow DQN	Value-based	集成 6 种 DQN 改进（如 Dueling、Prioritized Replay）	离散动作 SOTA（2017）

       在大语言模型（LLM）的RLHF训练中，经常用到的强化学习策略就是基于PPO算法实现的，那下面就主要介绍一下PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）。

二、近端策略优化——Proximal Policy Optimization（PPO）

       PPO（Proximal Policy