优秀企业宣传ppt,关键词自动优化工具,做网站百度百科,龙湖建设工程有限公司网站DeepSeek-R1 的强化学习方案中#xff0c;其亮点之一在于通过 GRPO 算法取代RLHF 常用的 PPO#xff0c;通过尽可能减少人类标注数据#xff0c;设计纯 RL 的环境#xff0c;用精心设计的奖励机制来训练模型自己学会推理。那么什么是PPO、GRPO#xff0c;其产生的背景、核…DeepSeek-R1 的强化学习方案中其亮点之一在于通过 GRPO 算法取代RLHF 常用的 PPO通过尽可能减少人类标注数据设计纯 RL 的环境用精心设计的奖励机制来训练模型自己学会推理。那么什么是PPO、GRPO其产生的背景、核心思想和应用场景又有哪些本文将从以下方面介绍
\1. 强化学习基础
\2. PPO、DPO、GRPO深度解析
\3. 总结与应用建议
*一、强化学习基础*
1. 什么是强化学习
定义强化学习Reinforcement Learning, RL是机器学习的一个分支其核心是通过与环境Environment的交互学习最优决策策略。通过试错获得反馈奖励或惩罚最终目标是最大化累积奖励。
类比类似于训练小狗完成动作——做对了给零食正奖励做错了不鼓励负奖励最终小狗学会“坐下”或“握手”。
最近两年大家都可以看到AI的发展有多快我国超10亿参数的大模型在短短一年之内已经超过了100个现在还在不断的发掘中时代在瞬息万变我们又为何不给自己多一个选择多一个出路多一个可能呢
与其在传统行业里停滞不前不如尝试一下新兴行业而AI大模型恰恰是这两年的大风口整体AI领域2025年预计缺口1000万人其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫
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2. 强化学习的产生背景
起源1950年代控制论与心理学研究的结合早期应用于机器人路径规划、游戏AI等。
核心需求解决序列决策问题Sequential Decision Making即在多步决策中平衡短期与长期收益。
爆发点2016年AlphaGo击败李世石强化学习成为AI领域的热点技术。
3. 强化学习核心要素 5. RLHF基于人类反馈的强化学习
类比AI的“家教辅导班”
想象你在教一个孩子学画画但无法直接用分数评价每幅画的好坏传统奖励函数设计困难。于是你请了一位美术老师人类对孩子的画作进行点评反馈告诉TA哪些线条更优美、哪些配色需要改进。
RLHF的核心思想****通过人类的主观反馈替代或修正环境奖励让AI更符合人类价值观。
通过RLHFAI不仅能完成目标任务还能理解人类的主观意图和价值观。这是DPO、PPO、GRPO等技术的重要应用场景之一。
*二、PPO、DPO、GRPO深度解析*
1. PPO近端策略优化
类比健身教练的“安全训练计划”
想象你是一名健身教练学员要通过不断调整训练动作来增强肌肉最大化奖励。但直接让学员每天大幅增加训练量策略突变可能会导致受伤训练崩溃。
PPO的核心思想****制定一个“安全范围”让学员每次训练量只能小幅调整确保稳定进步。
核心原理详解
*(1)* 策略梯度Policy Gradient
**基础思想**根据动作的“好坏”优势函数调整策略。比如某个动作让学员举得更重高奖励就多鼓励这个动作。
问题如果学员突然尝试过重的动作策略突变可能导致肌肉拉伤训练崩溃。
*(2)* *PPO的改进——Clip机制***
“安全阈值”规定每次训练量变化不超过±20%类比Clip阈值ε0.2。
(3) 价值网络Critic的作用
类似于“体能评估师”预测某个训练动作的长期效果状态价值。
帮助计算优势函数At当前动作比平均动作好多少例如举12kg比举10kg多带来20%的效果增益。
优缺点总结
优点****稳定可控适合复杂任务如机器人学走路、游戏AI打Boss。
缺点****需依赖“体能评估师”Critic网络和大量训练数据计算成本高。
实际应用
ChatGPT的微调用PPO结合人类反馈的奖励模型让模型生成更自然的回答。
2. DPO直接偏好优化
类比学生通过“老师批改”直接改进答案
假设学生写作文老师不会直接给分数奖励模型而是标注“这段写得好那段需要删掉”偏好数据对。学生通过对比好答案和差答案直接改进写作策略。
DPO的核心思想****跳过“评分标准”奖励模型直接用老师的批注优化作文。
核心原理详解
(1) 传统RLHF的缺陷
传统方法先让老师制定评分标准训练奖励模型再让学生按标准优化PPO。流程复杂容易出错。
DPO的简化直接告诉学生“答案A比答案B好”无需解释为什么。
(2) 损失函数解析
LDPO−logσ(β(logπ**θ(y**w∣x)−logπ**θ(y**l∣x))) σSigmoid函数将差值转化为概率例如好答案比差答案的概率高80%。 β控制优化强度类似老师批改的严格程度。
(3) 工作原理
输入数据标注的偏好对如“答案A逻辑清晰答案B跑题”。
优化目标让模型对好答案y**w的概率显著高于差答案y**l。
优缺点总结
优点****无需训练奖励模型显存占用低适合快速微调如让ChatGPT生成更友善的回答。
缺点****依赖高质量偏好数据若老师批改不准确学生可能学偏。
实际应用
对话模型对齐**让AI拒绝回答有害问题如“如何制造炸弹”。 **
*文本摘要优化*****根据用户点击数据偏好信号生成更吸引人的摘要。
3. GRPO组相对策略优化
类比“选秀比赛”中的组内PK
假设综艺节目选拔歌手导演让同一组选手唱同一首歌生成多候选根据组内表现奖励决定晋级和淘汰。
GRPO的核心思想****通过组内比较而非绝对评分优化策略节省评委Critic网络的成本。
核心原理详解
(1) 组内相对奖励
多候选生成同一问题生成多个答案如5种解题思路。
奖励归一化将组内答案的奖励转换为标准分例如某答案比组内平均分高1个标准差则优势显著。
公式示例 μ组组内平均奖励如5个答案的平均得分。 σ组组内奖励标准差反映答案质量的波动。
(2) 省略Critic网络
传统PPO需要评委Critic预测每个答案的得分GRPO直接通过组内PK动态计算优势节省显存。
(3) 稳定性控制
KL散度惩罚****防止新策略与旧策略差异过大如选手突然改变唱法导致观众不适应。
剪切机制****限制策略更新幅度类似PPO的Clip。
优缺点总结
优点****显存占用降低50%适合资源受限场景如手机端模型训练多候选生成增强多样性如探索不同解题思路。
缺点****推理时需生成多个候选答案耗时增加。
实际应用
数学推理****DeepSeek-R1模型在GSM8K数学题上通过多答案PK提升准确率至51.7%。
代码生成****生成多种代码实现选择最简洁高效的版本。
三、总结与应用建议
1. 核心对比
2. 应用建议
PPO需与环境交互或依赖奖励模型的复杂任务如机器人控制。
DPO拥有高质量偏好数据且需快速微调语言模型的任务如对话生成。
GRPO显存受限或需增强多样性的任务如数学推理、代码生成。
最近两年大家都可以看到AI的发展有多快我国超10亿参数的大模型在短短一年之内已经超过了100个现在还在不断的发掘中时代在瞬息万变我们又为何不给自己多一个选择多一个出路多一个可能呢
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