强化学习入门

强化学习（Reinforcement Learning，RL）研究的问题是智能体（Agent）与环境（Environment）交互的问题，其目标是使智能体在复杂且不确定的环境中最大化奖励（Reward）强化学习主要由两部分组成：智能体和环境 。在强化学习过程中，智能体与环境不断交互。智能体在环境中获取某个状态后，会根据该状态输出一个动作（Action），也称为决策（Decision）。动作会在环境中执行，环境会根据智能体采取的动作，给出下一个状态以及当前动作所带来的奖励。智能体的目标就是尽可能多地从环境中获取奖励。

基本概念

Agent ：模型就是一个Agent，它来做出决策并且执行动作。
Environment：Agent所在的场景以及其他所有因素都是环境
State：环境在某一时刻当前的状态，包含了Agent在当前时刻的所有相关信息
Action：Agent可选择的操作
Reward：Environment对Action给出的反馈，可以是及时反馈，也可是延迟反馈
Policy：State到Action的映射函数，用于决定在每个State下应该采取的Action
Value Function：返回Agent能获得的期望回报
return：是Agent经过一系列行动后所获得的累计奖励
折扣因子：用于Agent对Reward的关注程度，因子越大，说明Agent越重视长期回报

强化学习和SFT区别

数据来源不同：
- SFT相当于给了清晰的问题和答案，模型需要学会理解他
- RL相当于只给了问题，Agent需要自己学到答案，然后去获得反馈是否正确
反馈不同：
- SFT：当模型给出答案时，SFT需要和正确答案做对比，要往标准答案上靠
- RL：当模型给出答案时，只会收到是否正确的反馈。要通过多种尝试，逐渐学习和调整策略
目标：
- SFT：学会所有知识
- RL：学会自己推导答案

RL在LLM中的作用

强化学习比有监督学习更可以考虑整体影响：

自然语言十分灵活，可以用多种不同的方式表达相同的语义。而有监督学习很难支持上述学习方式。强化学习则可以允许模型给出不同的多样性表达。另外一方面，有监督微调通常采用交叉熵损失做为损失函数，由于总和规则，造成这种损失对个别词元变化不敏感，如果改变个别的词元，只会对整体损失产生小的影响。但是，一个否定词可以完全改变文本的整体含义。强化学习则可以通过奖励函数达到同时兼顾多样性和微小变化敏感性两个方面。

强化学习更容易解决幻觉问题

有监督学习非常容易使得求知型查询产生幻觉。在模型并不包含或者知道答案的情况下，有监督训练仍然会促使模型给出答案。而使用强化学习方法，则可以通过定制奖励函数，将正确答案赋予非常高的分数，放弃回答的答案赋予中低分数，不正确的答案赋予非常高的负分，使得模型学会依赖内部知识选择放弃回答，从而在一定程度上缓解模型幻觉问题。

强化学习可以更好地解决多轮对话奖励累积问题

多轮对话是否达成最终目标，需要考虑多次交互过程的整体情况，因此很难使用有监督学习方法构建。而使用强化学习方法，可以通过构建奖励函数，根据整个对话的背景以及连贯性对当前模型输出的优劣进行判断。

基于人类反馈的RL流程

基于人类反馈的强化学习主要分为奖励模型训练 和近端策略优化PPO两个步骤。奖励模型通过由人类反馈标注的偏好数据来学习人类的偏好，判断模型回复的有用性以及保证内容的无害性。奖励模型模拟了人类的偏好信息，能够不断地为模型的训练提供奖励信号。在获得奖励模型后，需要借助强化学习对语言模型继续进行微调。在大多数任务中使用的强化学习算法都是PPO算法（与DPO算法）。PPO可以根据奖励模型获得的反馈优化模型，通过不断的迭代，让模型探索和发现更符合人类偏好的回复策略。

奖励模型训练

通常是一个Transformer架构的预训练模型，在奖励模型中替换最后一个层为线性层。它的作用是给最后一个标记分配一个奖励值，回答质量越高，奖励值越大。

对于训练的Loss可以定义为：

其中 σ是 sigmoid 函数，r代表参数为 ψ的奖励模型的值，r(x,y) 表示针对输入提示 x和输出 y所预测出的单一标量奖励值。y为首选样本和非首选样本如下表所示：

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当使用了模仿学习的思想，可以在输出上引入损失，让模型来模仿首选的输出，损失函数如下：

其中 Dm 表示训练数据集的经验分布。r′ 是与 r相同的模型，只有最顶层的线性层与 r有所不同，该线性层的维度与词汇表的大小相对应。在 r′ 模型中， r′ (x,yw ) 表示在给定输入提示 x和首选输出 yw 的条件下的似然概率，这个似然概率表达了模型生成给定输出的可能性。

还可以引入KL散度用来处罚单一的回复。所以总损失如下

PPO

近端策略优化（PPO）涉及四个核心模型：

策略模型（Policy Model）：生成模型的回复。
奖励模型（Reward Model）：评估回复质量并输出奖励分数。
评论模型（Critic Model）：预测回复的质量，实时调整策略以选择未来累积收益最大的行为。
参考模型（Reference Model）：提供一个SFT模型的备份，防止模型出现极端变化。

PPO的实施流程：

环境采样：策略模型生成回复，奖励模型对回复评分以获得奖励信号。
优势估计：利用评论模型预测未来累积奖励，并通过广义优势估计（GAE）算法更准确地评估每次行动的效果。
优化调整：使用优势函数优化策略模型，同时参考模型约束策略的更新幅度，确保模型的稳定性。

场景：教AI助手回答问题

训练一个AI助手，它的任务是回答用户提出的问题，通过PPO优化这个AI助手的回答质量。

样例说明：

环境采样

用户输入了问题 "什么是近端策略优化？"，策略模型（Policy Model）根据当前参数生成了两个回答：

• 回答1："近端策略优化是一种强化学习算法。"

• 回答2："PPO是一种基于策略梯度的算法，用于强化学习。"

奖励模型（Reward Model）接着对这两个回答进行评分，比如：

• 回答1的得分是 6分（比较通俗但不够详细）。

• 回答2的得分是 8分（更详细，更专业）。

优势估计

评论模型（Critic Model）预测这些回答在未来对用户满意度的影响（比如用户是否愿意继续提问）。然后通过广义优势估计（GAE），结合即时奖励和未来累积奖励，得出每个回答的优势值（Advantage）：

• 回答1的优势值是 1.5（相对平均水平略好一点）。

• 回答2的优势值是 2.5（比平均水平好很多）。

优势值反映了某次行动（某个回答）相较于平均水平的表现好坏。

优化调整

根据上述优势值，策略模型会更新参数，使其更倾向于生成优势值高的回答（例如更详细、更专业的回答）。

同时，参考模型（Reference Model）会对策略更新进行约束，防止策略模型变得过于激进，比如生成非常长但冗余的回答，确保更新后的模型保持稳定且可控。

经验缓冲

经验缓冲的核心思想是，在智能体与环境交互的过程中，将其生成的"经验"（即状态、动作、奖励等）存储在一个缓冲区中，然后在训练时从缓冲区中随机抽取一部分数据来更新模型，而不是只用最近的经验进行训练。

具体工作方式

收集经验：

在每一步交互中，智能体会产生一个"经验"，记录为一个四元组：

• ：当前状态

• ：采取的动作

• ：由环境反馈的奖励

• ：执行动作后的下一状态

这个四元组表示智能体在某状态下采取动作后获得的反馈。

存储经验：

智能体将这些四元组存储到经验缓冲区（Replay Buffer）中，缓冲区容量有限（比如只存储最近的1万条经验）。当缓冲区满时，会删除最早的经验，腾出空间存储新的数据。

随机采样：

在模型训练时，从缓冲区中随机抽取一个小批量（mini-batch）的经验，用于计算梯度并更新模型参数。通过随机采样，可以打破数据之间的时间相关性，从而让训练更加稳定。

模型训练：

使用采样到的经验批量来优化强化学习目标函数（例如 Q 值函数），从而改进策略。

经验缓冲的优点

提高数据效率：

• 每一条经验被存储后可以多次重复使用，而不是只用于生成即时更新。这大幅提高了数据的利用率。

降低时间相关性：

• 强化学习中的连续经验可能具有很强的时间相关性（例如连续几帧的状态高度相似）。随机采样可以打破这种相关性，提升训练的稳定性。

缓解非平稳分布问题：

• 强化学习过程中，智能体的策略会不断变化，导致数据分布也在动态变化。经验缓冲通过混合采样旧的和新的经验，能够减缓分布的非平稳性。

策略梯度

它直接优化策略（policy）以最大化累积奖励。与基于值函数的方法（如Q-Learning）不同，策略梯度方法并不需要显式地估计状态值或动作值，而是直接学习一个参数化的策略来决定在每个状态下采取的动作。

核心思想

在策略梯度方法中，策略被表示为一个概率分布函数，即在状态 s 下以一定概率选择动作 a ，其中是策略的参数。

目标是找到一组参数，使得累计期望奖励最大化：

通过梯度上升法，直接优化这个目标函数，来计算期望回报的梯度如下：

策略梯度算法流程

初始化策略 ：定义一个带参数的策略模型，例如使用神经网络。
采样轨迹 ：智能体与环境交互，按照当前策略采样多条轨迹。
计算累计奖励 ：对每条轨迹计算总奖励或每个时间步的折扣奖励。
更新策略参数 ：根据策略梯度公式，调整参数以增加高奖励轨迹的概率。
重复以上过程，直到策略性能收敛或达到目标。

广义优势估计

广义优势估计 是一种在强化学习中用来估计优势函数（Advantage Function）的方法，能够更好地平衡偏差 和方差，从而提高策略梯度算法（如PPO）的稳定性和效率。

优势函数定义为：

其中：

• ：表示在状态采取动作后的累计奖励期望。

• ：表示状态的价值期望（不考虑具体动作）。

• A > 0 ：说明当前动作比平均水平好。

• A < 0 ：说明当前动作比平均水平差。

高方差，高偏差：数据在不同数据的波动情况，模型无法预测准确。

由于奖励和采样是随机的，所以策略梯度方法可能会产生高方差的梯度估计。使用单步估计会导致对长期回报的任务不准确（如围棋）所以引入时间步折扣因子来在偏差和方差之间进行平衡。

GAE的核心思想

广义优势估计通过利用时间差分（TD）误差的递归性质，将优势函数的估计公式扩展为多步形式，同时使用两个折扣因子控制估计的偏差和方差。

时间差分（TD）误差

TD误差定义为：

• ：当前时间步的即时奖励。

• ：折扣因子，用来衡量未来奖励的重要性。

• ：当前状态的值函数。

GAE公式

广义优势估计通过对引入一个"衰减因子" 的递归计算，得到优势估计：

• ：用于控制未来TD误差的衰减（权重）。

• ：折扣因子，用于折扣未来奖励的价值。

这实际上是对多个时间步的优势估计进行加权求和：

• 当 = 0 ：仅使用一步的TD误差，偏差较高但方差较小。

• 当 = 1 ：使用完全的蒙特卡罗估计，偏差小但方差较大。

• 介于 [0, 1] 时，平衡了偏差和方差。

GAE的计算步骤

计算TD误差：

对每个时间步 t 计算 TD误差：

递归计算优势值：

从轨迹的末尾倒序计算广义优势值 A_t ，即：

更新策略：

使用计算得到的值作为优势函数，进行策略梯度更新。