概念定义
强化学习是一种让智能体通过与环境交互，根据获得的奖励或惩罚信号来学习最优行为策略的机器学习范式。详细解释
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的三大范式之一，与监督学习和无监督学习并列。在强化学习中，智能体（Agent）通过在环境中采取行动（Action），观察状态变化（State）并接收奖励信号（Reward），逐步学习如何最大化长期累积奖励。 在大模型领域，强化学习最重要的应用是RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习）。RLHF已成为对齐大语言模型与人类价值观的关键技术，被ChatGPT、Claude等主流模型广泛采用。2024年的技术发展显示，业界正从传统的PPO（近端策略优化）算法转向更简单高效的DPO（直接偏好优化）等直接对齐算法。 强化学习的核心要素包括：智能体、环境、状态空间、动作空间、奖励函数和策略。智能体通过不断尝试，学习一个从状态到动作的映射策略，使得长期累积奖励最大化。这种学习方式特别适合处理序列决策问题和需要平衡探索与利用的场景。工作原理
强化学习工作流程
核心组件：- 🤖 智能体 (Agent)：执行动作的学习主体，遵循策略 π(a|s)
- 🌍 环境 (Environment)：智能体交互的外部世界，定义状态转移 P(s’|s,a)
- 🎯 动作 (Action)：智能体在每个时间步选择的行为
- 📊 状态 (State)：环境的当前描述
- 🎁 奖励 (Reward)：环境对智能体动作的反馈
| 步骤 | 阶段 | 作用 |
|---|---|---|
| 1 | 预训练 | 基础语言能力 |
| 2 | SFT微调 | 任务特化 |
| 3 | 奖励模型 | 人类偏好学习 |
| 4 | PPO/DPO | 策略优化 |
- 观察状态：智能体感知当前环境状态
- 选择动作：根据策略选择要执行的动作
- 执行动作：在环境中执行选定的动作
- 获得反馈：接收奖励信号和新状态
- 更新策略：根据反馈调整行为策略
实际应用
大模型训练中的应用
RLHF（基于人类反馈的强化学习）：- ChatGPT、Claude等模型的核心对齐技术
- 通过人类偏好数据训练奖励模型
- 使用PPO或DPO算法优化模型输出
- DPO取代PPO：直接偏好优化简化了训练流程，无需单独的奖励模型
- 混合方法：Llama 3采用”预训练→SFT→拒绝采样→PPO→DPO”的组合策略
- GRPO创新：DeepSeek R1直接对基础模型应用RL，跳过SFT步骤
其他应用领域
- 游戏AI：AlphaGo、OpenAI Five等超人类水平的游戏智能体
- 机器人控制：学习复杂的运动控制和操作任务
- 推荐系统：优化长期用户参与度和满意度
- 自动驾驶：学习驾驶策略和决策规划
- 资源调度：数据中心能耗优化、网络流量管理