大模型面试题解析：PPO算法中的actor和critic学习率为啥不一样？

在研究RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）源码时，我注意到一个设置，起初一直不太明白其原因。经过查阅资料和整理，现总结如下：

在强化学习领域，尤其是采用Actor-Critic算法时，通常会将Actor（策略网络）和Critic（价值网络）的学习率设置为不同的数值，这种差异是由它们在算法中所承担的不同角色以及训练过程中的动态特性所决定的。以下是具体分析：

1. 任务差异导致敏感性不同

Actor（策略网络）
其主要职责是直接输出动作（或动作的概率分布），从而直接决定智能体的行为表现。

• 策略更新较为敏感：Actor的参数发生小幅变化，就可能使动作分布产生显著的改变。因此，为了防止策略出现剧烈震荡甚至崩溃，需要为其设置较低的学习率（例如 5e-7）。
• 若Actor的学习率过高，很容易导致策略快速陷入局部最优，甚至出现策略退化的情况。

Critic（价值网络）
它的作用是估计状态或状态-动作的价值（如V值或Q值），为Actor提供梯度方向的指导。

• 价值函数更新相对稳定：Critic的目标是拟合一个标量值（而非直接控制动作），所以对参数变化的鲁棒性更强。因此，可以为其设置较大学习率（例如 9e-6），以加快其收敛速度。
• 如果Critic的学习率过低，那么它可能无法及时提供准确的梯度信号，进而拖慢Actor的训练进程。

2. 梯度幅度存在差异

• Actor的梯度通常是基于策略梯度定理计算得出的（例如REINFORCE算法中的梯度，或者PPO算法中的近似梯度），其幅度会受到回报（或优势函数）方差的较大影响，往往较小且不够稳定。
• Critic的梯度则是来源于价值函数的均方误差（MSE），其梯度幅度通常较大且相对稳定。
• 学习率需与梯度幅度相匹配：鉴于Critic的梯度较大，需要较高的学习率来实现快速收敛；而Actor的梯度较小，为了防止出现过度调整的情况，需要较低的学习率。

3. 算法设计的经验规律

常见算法的默认设置：在许多强化学习算法的论文和实际实现中（例如OpenAI的PPO算法），Critic的学习率通常比Actor的学习率高 1~2个数量级。例如：

• Actor学习率设置为 3e-4，Critic学习率设置为 1e-3（这是一种常见的初始设置）。
• 你所采用的设置（5e-7 vs 9e-6）也符合这一规律，只是学习率的绝对值相对较小（这可能是因为针对的是更复杂的任务或者更大的模型）。

更新速度的平衡：Critic需要快速收敛，以便为Actor提供稳定的价值估计；而Actor则需要谨慎地进行更新，以避免策略出现退化。

4. 具体场景下的影响

• 任务复杂度：在奖励较为稀疏或者状态空间维度较高的任务中，Critic可能需要更高的学习率，以便能够快速地学习到价值函数。

• 网络架构：如果Critic网络的深度或宽度大于Actor网络，可能需要对学习率进行调整，以补偿梯度传播过程中的差异。

• 探索与利用的平衡：Actor的低学习率有助于稳定地进行探索，而Critic的高学习率则可以加速利用过程。

5. 学习率调整方法

1. 监控训练曲线：

• 如果观察到Actor的损失值出现剧烈震荡，那么应该考虑降低其学习率。
• 如果Critic的损失值下降速度过慢，可以适当提高其学习率。

2. 保持比例关系：一般来说，Critic的学习率应约为Actor学习率的 10~100倍。

3. 采用自动化方法：可以使用自适应优化器（如Adam）或者学习率调度器（如LR Scheduler）来动态地调整学习率。

6. 总结

你的学习率设置（5e-7 vs 9e-6）是合理的，主要基于以下几点原因：

1. Actor需要谨慎地进行更新，以确保策略的稳定性；而Critic需要快速收敛。
2. 两者的梯度幅度以及任务敏感性存在差异。
3. 这种设置符合算法设计的经验性规律。

如果在训练过程中发现系统不稳定，可以尝试缩小两者学习率的差距（例如将Actor学习率调整为 1e-6，Critic学习率调整为 5e-6），但要确保Critic的学习率仍然显著高于Actor。

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