大模型RLHF：PPO原理与源码解读原文链接：图解大模型RLHF系列之：人人都能看懂的PPO原理与源码解读本文直接从一个RLHF开源项目源码入手（deepspeed-chat），根据源码的实现细节，给出尽可能丰富的训练流程图，并对所有的公式给出直观的解释。希望可以帮助大家更具象地感受RLHF的训练流程。关

 其实KL散度在这个游戏里的作用不大，游戏的action比较简单，不像LM里的action是一个很大的向量，可以直接用surr1，最大化surr1，实验测试确实是这样，而且KL的系数不能给太大，否则惩罚力度太大，actionmodel和refmodel产生的action其实分布的差距并不太大 importgymimporttorchimp

 这个难度有些大，有两个policy，一个负责更新策略，另一个负责提供数据，实际这两个policy是一个东西，用policy1跑出一组数据给新的policy2训练，然后policy2跑数据给新的policy3训练，，，，直到policy（N-1）跑数据给新的policyN训练，过程感觉和DQN比较像，但是模型是actorcritic架构，on-policy转换成o

本文分享自华为云社区《MindSpore强化学习：使用PPO配合环境HalfCheetah-v2进行训练》，作者：irrational。半猎豹（HalfCheetah）是一个基于MuJoCo的强化学习环境，由P.Wawrzyński在“ACat-LikeRobotReal-TimeLearningtoRun”中提出。这个环境中的半猎豹是一个由9个链接和8个关节

各算法在不同环境中的表现：来自天寿基准测试https://tianshou.org/en/stable/01_tutorials/06_benchmark.html1.HalfCheetah-v3SAC>DDPG>TD3>PPO>TRPO>NPG>ACKTR>A2C>REINFORCE2.蚂蚁v3SAC>TD3>A2C>PPO>

上一篇文章我们已经搞定了如何搭建一个可以运行强化学习的python环境，现在我们就跑一下代码，这里我对代码加上一些个人理解，方便基础差一些的朋友进行理解和学习。我在这段时间对强化学习进行了学习，所以知识和代码基本来自这本：磨菇书一、定义模型importtorch.nnasnnimport

Content建立动作和观测的数据结构创建环境根据观测、动作、环境step和reset函数创建环境测试环境是否符合要求网络创建Critic网络设置Critic网络训练参数Actor网络设置Actor网络训练参数创建智能体设置训练参数开始训练MATLAB强化学习step函数

Helpful?Honest?Harmless?MakesureAIresponseinthose3ways.Ifnot,weneedRLHFisreducethetoxicityoftheLLM.Reinforcementlearning:isatypeofmachinelearninginwhichanagentlearnstomakedecisionsrelatedtoaspecificgoalbytakin

一、PPO算法                 二、PPO代码importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.distributionsimportCategoricalimportgymnasiumasgymdevice=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()els

一、PPO连续importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.distributionsimportMultivariateNormalimportgymimportnumpyasnpdevice=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")classMemory:def__init__(self)

    1 11  11 1 1    1 11 1   11 11   1在使用PPO（ProximalPolicyOptimization）算法进行模型评估时，可能会出现相同模型但评估结果不同的情况。这种情况可能是由以下几个原因导致的：1.数据集不同：如果使用

 1 11  1  11 {"action_space":[{"steering_angle":25.0,"speed":1.3,"index":0},{"steering_angle":10.0,"speed":1.3,"index"

    1  1  1 1 1  1  11  111  1  1 1  1 1 1  1 1 1    1 11  1  1 1  11 1 1  11  111  ppo1 1 1 11 1

PPO算法算法是一类典型的算法，既适用于连续动作空间，也适用于离散动作空间。算法是一种基于策略梯度的强化学习算法，由的研究人员等人在年提出。算法的主要思想是通过在策略梯度的优化过程中引入一个重要性权重来限制策略更新的幅度，从而提高算法的稳定性和收敛性。算法

1.决策智能目的就是搜索最优解，方法主要有两种：从模仿中学习、从试错中学习从模仿中学习通过棋谱来学棋优势：简洁直观劣势：数据要求高，可迁移性差从试错中学习通过对弈来学习优势：可以不断提升和强化劣势：过程复杂，效率和稳定性有待提高深度强化学习——更强大、更通用、更稳定

PPO近端策略优化算法PPO=概率比率裁剪+演员-评论家算法演员-评论家算法：多智能体强化学习核心框架概率比率裁剪：逐步进行变化的方法PPO目标函数的设计重要性采样KL散度 PPO=概率比率裁剪+演员-评论家算法论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.06347OpenAI提出PPO旨在

1.背景介绍ProximalPolicyOptimization(PPO)是一种强化学习(ReinforcementLearning,RL)算法，它在许多实际应用中表现出色，具有较强的鲁棒性和效率。在这篇文章中，我们将详细介绍PPO的核心概念、算法原理、具体实现以及潜在的未来趋势和挑战。1.1强化学习简介强化学习是一种

当下，RLHF/ChatGPT已经变成了一个非常流行的话题。我们正在致力于更多有关RLHF的研究，这篇博客尝试复现OpenAI在2019年开源的原始RLHF代码库，其仓库位置位于openai/lm-human-preferences。尽管它具有“tensorflow-1.x”的特性，但OpenAI的原始代码库评估和基准测试非常完

(1) PPOTrainerTRL支持PPOTrainer通过RL训练语言模型上的任何奖励信号。奖励信号可以来自手工制作的规则、指标或使用奖励模型的偏好数据。要获得完整的示例，请查看examples/notebooks/gpt2-sentiment.ipynb。Trainer很大程度上受到了原始OpenAIlearningtosummarizewo

【PPO算法介绍】PPO（Proximal Policy Optimization）是一种强化学习算法，它的目标是找到一个策略，使得根据这个策略采取行动可以获得最大的累积奖励。PPO的主要思想是在更新策略时，尽量让新策略不要偏离旧策略太远。这是通过在目标函数中添加一个额外的项来实现的，这个额外的项会惩罚

参考:李宏毅老师课件PPO=PolicyGradient从On-policy到Off-policy,再加一些constraintPolicyGradientBasicConceptionActor:动作执行者(智能体)Env:环境RewardFunction:奖励函数Policy\(\pi\):anetworkwithparameter\(\theta\).Input:当前

1、PPO算法运用了clip函数限制取值范围，为什么还要加上min呢？2、AC架构与PPO之间的区别？3、什么是装饰器？4、lamada函数？5、什么是model-based与model-free？6、python中map函数的用法？7、准确率、精确率、召回率、F1score的意义？8、PPO的上一个策略收集到的经验可以用多少次？

本文主要是结合PPO在大模型中RLHF微调中的应用来理解PPO算法。一、强化学习介绍1.1、基本要素环境的状态S：t时刻环境的状态$S_{t}$是环境状态集中某一个状态，以RLHF中为例，序列$w1,w2,w3$是当前的状态。个体的动作A：t时刻个体采取的动作$A_{t}$，给定序列$w1,w2,w3$，此时

在强化学习中，PPO（ProximalPolicyOptimization）算法是一种基于策略梯度的方法，用于训练强化学习智能体。PPO算法中引入Critic模型的主要目的是为了提供一个价值估计器，用于评估状态或状态动作对的价值，从而辅助策略的更新和优化。虽然奖励模型（RewardModel）可以提供每个状态或状态动作

综上，PPO算法是一种具体的Actor-Critic算法实现，比如在对话机器人中，输入的prompt是state，输出的response是action，想要得到的策略就是怎么从prompt生成action能够得到最大的reward，也就是拟合人类的偏好。具体实现时，可以按如下两大步骤实现首先定义4个模型：Actor(action_logits)、SFT(s