拿下大模型高薪Offer，必须啃下这块“硬骨头”！强化学习基础（下），从0到1吃透奖励模型！

本文介绍了强化学习的架构与核心分类，详解模型有无模型两类方法及策略、价值导向算法，点明大模型应用侧重。

介绍完整个强化学习关键的基础概念，算是对强化学习有个初步认识，这里先总结一下整个强化学习的架构以及分类，后续对于每一种经典算法再逐一突破：

1.Model-Free RL vs Model-Based RL

Model-Free（无模型） 与 Model-Based（基于模型） 是强化学习中两大核心方法类别。它们的根本区别在于：智能体是否显式地学习或利用环境的动态模型，也就是转移概率是否已知来学习。Model-Based RL是先学会“世界如何运作”（即环境模型），再用这个模型来规划或学习策略，训练中状态转移概率可以是奖励模型算出来的，最常见的就是带奖励模型的RL训练。而Model-Free RL不关心世界规则，只通过“试错+经验”直接学习策略或价值函数，不用状态转移概率来学习，最典型的就是Q-learning / DQN（价值方法）和策略优化算法。

环境模型

在强化学习中，环境模型（Model）指的是对以下两个概率分布的建模：

1. 状态转移概率:

—— 在状态 s 执行动作 a 后，转移到状态 s′ 的概率

2. 奖励函数:

或

—— 在 (s,a) 下获得奖励 r 的期望或分布

如果智能体掌握了这个模型，就可以在“脑海里”模拟未来，而无需真实与环境交互。

Model-Based RL

核心学习流程：通过收集经验

，训练一个模型

和

来近似真实动态。

主流四种类型：

• 规划（Planning）：如MPC（Model Predictive Control） 算法，在模型中模拟轨迹，在每次决策时基于模型在线规划一个短视动作序列并仅执行第一步，然后用动态规划（如值迭代）求解策略；
• 数据增强（Data Augmentation）：如MBVE（Model-Based Value Expansion）和World Models 算法，先用真实交互数据学习一个环境模型，然后用这个模型生成虚拟经验（fictitious rollouts）：从真实状态出发，用模型 rollout 出序列，将这些虚拟数据与真实数据混合，用于训练一个model-free的算法；
• 专家迭代（Expert Iteration, ExIt）：如AlphaZero为代表，利用模型中的搜索算法（如蒙特卡洛树搜索）生成优于当前策略的“专家动作”，再通过模仿学习不断改进策略网络；
• 规划嵌入策略内部（Embedding Planning into Policies）：核心思想是设计一个包含规划模块的策略架构（如神经网络内部调用一个规划子程序），使用规划的结果（如最优动作、价值）作为中间特征，供策略最终决策。整个系统用无模型目标（如策略梯度、Q-learning）端到端训练方式，策略可以学会在哪些状态下信任模型、哪些状态下忽略它。

总而言之，Model-Based 强化学习试图在“理解世界”与“高效行动”之间取得平衡，既保留了规划的前瞻性，又通过与学习机制的深度融合增强了鲁棒性，成为通向高样本效率、可解释性强的智能决策系统的重要路径。

2.Model-Free RL

这部分是当前大模型强化学习使用范围最广的，与试图理解环境动态的 Model-Based 方法不同，Model-Free 强化学习（Model-Free RL）采取了一种更为直接的路径：智能体不显式建模环境的状态转移概率

或奖励函数$r(s,a)$，而是完全依赖与环境的真实交互经验，直接学习策略或价值函数。这种方法将环境视为一个“黑箱”——智能体只需观察在某个状态下执行某个动作后获得了什么奖励、进入了什么新状态，即可通过试错不断优化其行为，而无需关心“为什么”会发生这样的转移。而现在大模型的强化学习正是因为状态转移要么确定的，要么由人类决定，建模既无必要也无可能。 Model-Free 方法的核心优势在于其实现简洁、鲁棒性强，尤其适用于现在大模型的人类偏好对齐训练（RLHF）。

我们先清楚在大模型强化学习应用中，强化学习各个要素对应的含义：

基于策略的算法（Policy-Based Optimization）

在大模型强化学习中，基于策略的优化已成为主流范式，其核心在于直接对语言模型的生成策略进行端到端优化。具体而言，待优化的大语言模型（如 GPT、LLaMA）被视作一个参数化的策略

，其中状态s为用户输入的 prompt，动作a为模型生成的完整文本响应。目标是通过与环境（通常由人类偏好模拟器——即奖励模型 RM 构成）的交互，最大化期望奖励：

其中

是奖励模型对回答质量的打分。

由于大模型的动作空间本质上是高维、离散且组合爆炸的（每个 token 是一个动作，完整回答是动作序列），传统的基于价值的方法难以有效处理。而基于策略的方法天然支持序列生成，并通过策略梯度（Policy Gradient）机制直接调整模型参数，使其更倾向于生成高奖励的文本。

当前传统大模型对齐（Alignment）中最广泛采用的算法是 PPO（Proximal Policy Optimization）。PPO 通过引入 clipped 概率比和 KL 散度正则项，在提升回答质量的同时防止模型偏离原始预训练分布过远（避免灾难性遗忘）。此外，SAC等最大熵方法也被探索用于鼓励多样性回答。值得注意的是，如 DPO（Direct Preference Optimization）虽不显式使用 RL 循环，但其理论根源仍来自策略优化框架，可视为基于策略优化的隐式实现。

与 PPO 依赖外部奖励模型（RM）提供绝对打分、DPO 依赖成对偏好数据（chosen vs. rejected）不同，GRPO 仅需一组由当前策略生成的多个候选回答（例如对同一 prompt 采样 4–8 个回复），并假设组内相对优劣可通过简单启发式（如长度、多样性、或无监督质量指标）进行排序，或直接利用人类对组内样本的相对排序反馈。GRPO 的核心思想是在每组候选回答中，鼓励策略提高“相对更优”回答的生成概率，同时抑制较差回答的概率，而无需知道绝对奖励值。

因此，在大模型强化学习中，基于策略的优化不仅是技术选择，更是任务特性的必然要求——它绕过了对复杂文本动态建模的困难，直接从人类偏好信号中学习“好回答”的生成模式。

基于价值的算法（Value-Based Optimization）

基于价值的优化方法在大模型强化学习中几乎无法直接应用。其根本原因在于：大模型的动作空间是超大规模离散序列空间，而基于价值的方法（如 DQN）依赖于对每个可能动作计算Q(s,a)并取

。在文本生成中，“所有可能的回答”数量非常庞大，使得显式 Q 函数估计和动作最大化在计算上完全不可行。

尽管如此，价值函数的思想仍以间接形式发挥作用。例如：

• 奖励模型（Reward Model, RM）可视为一种状态-动作价值的代理：它虽不用于动作选择，但为策略优化提供标量反馈信号；
• 在 Actor-Critic 框架（如 PPO）中，Critic 网络常被用来估计状态价值 $V(s)$或优势$A(s,a)$ ，以降低策略梯度的方差。然而，在实际大模型 RLHF 实现中，由于训练 Critic 额外成本高且收益有限，许多系统（如早期 InstructGPT）直接使用 RM 输出作为奖励，省略显式 Critic；
• 在离线偏好学习中，Bradley-Terry 模型等可看作对相对价值的建模，但其输出用于监督信号，而非在线动作选择。

因此，在大模型强化学习中，基于价值的方法并未作为主干算法使用，而是退居为辅助组件或理论启发，用最低成本给策略梯度提供“每步打分”服务——保障了强化学习训练的高效以及稳定。

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