PPO：推动语言模型对齐的关键技术

最新的人工智能研究揭示，通过人类反馈的强化学习(RLHF)是训练大型语言模型(LLMs)的关键技术。尽管某些AI从业者因熟悉监督学习而回避使用RL，但RL技术其实并不复杂，并能显著提升LLM的性能。本文深入探讨了Proximal Policy Optimization (PPO)算法，它易于理解和使用，被OpenAI选为对InstructGPT进行RLHF的算法，并随着ChatGPT的普及而广为人知。

背景与基本概念

训练LLMs的过程中，除了使用监督式微调(SFT)，RLHF成为对齐过程中的关键，可通过人类反馈训练模型满足特定准则，如避免有害输出、避免幻觉等。

RL算法的优化

之前，我们探讨了基于策略梯度的基础RL算法，如(Deep) Q-Learning和简单的策略梯度算法，它们在解决复杂问题时存在数据效率低和鲁棒性差的问题。TRPO和PPO算法旨在改进这些问题，其中PPO以其简单性、数据效率、鲁棒性，成为RLHF的首选算法。

PPO的工作原理

PPO是在TRPO基础上简化而来，通过对策略更新的多次迭代优化，增强了数据效率和泛用性。PPO使用"裁剪"的概率比率和最小化策略更新代价，避免了复杂的约束优化问题，简化了实现过程，并通过增加均方误差来训练联合网络，进一步提升了数据效率。

PPO与语言模型对齐

PPO不仅在RL研究中占有一席之地，还对语言模型的训练产生了重大影响。通过SFT和RLHF，InstructGPT首次采用PPO作为训练算法，后续被广泛应用于包括ChatGPT在内的各种模型。这标志着PPO在改进语言模型对齐方面的重要地位。

结论

综上所述，相比之前的算法，PPO提高了数据效率和稳定性。它因简单性、泛用性而广受欢迎，是现代LLMs训练中不可或缺的工具。