RLHF目标如何优化？PPO-ptx算法详解，价值最大化与模型稳定背后的策略！
文章主题：PPO-ptx, RLHF, 目标函数优化, 价值动作函数期望最大化
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https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/128579457, 但是本文将简化相关阐述。
上篇帖子提到RLHF 优化目标函数：
RLHF优化目标函数
其中一共包含三个部分，下面依次进行解析.
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第二部分是一个KL 散度，期望学习到的最终模型参数和初始的SFT模型参数不要偏离太大，注意，这个KL散度和下文要讲的PPO已经没有关系了，只是一个KL散度约束的普通应用.
第三部分
和预训练模型输出结果不要差太大
这部分要求模型在RLHF 调优过程中，不至于和初始模型变化太大，太过拟合人类偏好.
总体对损失函数进行变换推导，实际工程实现是基于如下式子进行优化：
PPO-ptx 算法
🌟🚀了解PPO算法背后的智慧吗？🔍在策略制定的复杂世界中，PPO以其独特的优势脱颖而出。💡面对直接学习策略值函数的挑战，它巧妙地通过强化学习，以数据驱动的方式迭代优化优势函数，减少不必要的采样误差。ppo算法就像一位聪明的教练，一步步引导智能体在环境中探索与适应，最大化奖励信号。🎯它的优化过程既稳定又高效，确保模型在面对变化时能迅速调整策略，实现稳定的性能提升。想要深入理解PPO并掌握其精髓？🚀跟随专家的脚步，探索强化学习的深度解析，让每一步都为你的AI项目注入强大动力！🏆SEO优化提示：#PPO算法 #强化学习 #稳定优化
TRPO 算法
带条件的约束最优化，依据拉格朗日乘数算法可以转换为如下式子:
PPO 优化算法
🌟了解KL散度在模型训练中的关键作用💡，源于重要性采样的挑战：直接采样往往困难重重，于是采用每分钟一个模拟样本来替代。但这会导致实际样本与目标学习结果间存在误差，为避免这种偏差，我们引入了 KL 散度作为控制手段。🎯通过这种方式，确保模型在学习过程中保持精准和一致性。
从q 中采样，代入后面的求和函数列中，计算f(x) 的期望
这里尽管这样做期望相等，但是方差是存在偏差的，具体推到如下：
重要性采样方差计算
第一项多了
,只有两者相等的时候，才能保证两者的方差相等，因此实际数据优化过程中使用KL散度来限制来解决这个问题。
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