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电商网站开发用什么语言,网站 建设的必要性,动漫制作专业零基础,有了主机如何做网站.2 REINFORCE: 最早的策略梯度算法在完成策略梯度定理的推导后,我们获得了梯度的理论形式:然而,这个期望本身仍然无法直接计算。我们面临的根本问题是:轨迹空间是高维甚至连续无限的,无法枚举所有可能的 组合。策略优化的实践核心在于用有限采样近似期望:与环境交互收集 条轨迹….2 REINFORCE: 最早的策略梯度算法在完成策略梯度定理的推导后,我们获得了梯度的理论形式:然而,这个期望本身仍然无法直接计算。我们面临的根本问题是:轨迹空间是高维甚至连续无限的,无法枚举所有可能的组合。策略优化的实践核心在于用有限采样近似期望:与环境交互收集条轨迹,然后用经验平均估计梯度:这就是 REINFORCE 算法(Williams, 1992)的核心思想。其训练流程为:用当前策略采样条完整轨迹对每条轨迹计算累积回报(从时刻到终止)可选地引入固定 baseline(如所有轨迹的平均回报)计算梯度并更新参数:采样带来的根本挑战:方差问题我们真正想要的是策略的平均性能,但只能通过有限采样来估计。这引入了两个核心要求:无偏性(unbiased):采样梯度的期望应等于真实梯度低方差(low variance):不同采样批次的梯度应相近REINFORCE 满足无偏性,但存在高方差问题。考虑一个简单例子:示例:训练语言模型回答医疗问题。Prompt: 如何缓解头痛?Response 1(轨迹1): 多喝水,适当休息,必要时服用布洛芬。 → 奖励Response 2(轨迹2): 头痛可能由多种原因引起... (啰嗦但正确) → 奖励Response 3(轨迹3): 建议立即手术治疗。 (错误) → 奖励即使这三条回复来自同一个策略,它们的回报差异巨大()。用这些样本计算的梯度会剧烈波动,导致:需要大量轨迹(如)才能得到稳定估计训练过程缓慢且不稳定对于长对话(如轮),方差会指数级增长关键疑问:每次更新参数后策略就变了,那我是只用一条轨迹就更新吗?回答:不是。REINFORCE 的标准做法是:用当前策略采样条轨迹(如)用这条轨迹的平均梯度更新参数一次更新后策略变为,之前的条轨迹全部作废重新用采样新的条轨迹,重复上述过程这就是 On-Policy 的含义:数据必须来自当前策略,每次更新后旧数据失效,导致样本效率极低。3.3 Actor-CriticREINFORCE 的高方差源于用 Monte Carlo 回报(需要完整轨迹)。如果能用一个学习出来的函数估计未来回报,就可以:降低方差(函数估计比单次采样稳定)支持单步更新(不需要等轨迹结束)这就是 Actor-Critic 框架的核心思想:引入 Critic 网络估计状态价值,用它构造低方差的优势函数。双网络架构系统维护两个神经网络:Actor:策略网络,负责生成动作Critic:价值网络,评估状态的好坏训练目标:Critic 的更新:学习预测真实回报其中是实际观察到的累积回报(监督信号)。Actor 的更新:用 Critic 估计的优势调整策略其中优势函数衡量动作相对于平均水平的好坏。关键实现细节:计算优势时必须阻断梯度:advantage reward - value.detach() # ✅ 阻断梯度回传这确保 Actor 的更新不会干扰 Critic 的学习目标。单步更新的进阶TD 误差在 Actor-Critic (AC) 框架中我们可以使用 TD (Temporal Difference) 误差 来替代传统的 Monte Carlo 回报从而实现单步更新。TD 优势的定义如下与 Monte Carlo 方法对比Monte Carlo 优势 ():公式特点需要运行完整个轨迹才能计算是无偏估计但通常具有很高的方差。TD 优势 ():公式特点只需要一步single-step transition即可计算方差较低但是一个有偏估计其准确性依赖于价值函数的估计精度。3.4 GAE (Generalized Advantage Estimation) 的推导1. 真实的优势函数我们首先定义一个理论上“真实”的优势函数它使用实际的未来回报我们的目标是使用一系列的 TD 误差来构造一个对这个“真优势”的良好估计。2. 基于 Bellman 方程的展开根据 Bellman 递推公式任意时刻的回报可以展开为将其代入真实优势的定义中为了引入 TD 误差我们在上式中同时加上和减去观察上式我们可以发现第一个方括号内的部分正好是 TD 误差。第二个方括号内的部分是下一时刻的真实优势。于是我们得到了一个关于真实优势的递归关系3. 递归展开与关键结论将上述递归关系不断展开可以得到关键结论真实的优势函数等于所有未来 TD 误差的折扣加权和。这个结论非常直观代表当前这一步决策带来的“惊喜”或“估计误差”。代表未来每一步的误差。折扣因子确保了越遥远的未来其误差对当前优势的影响越小。GAE 的核心思想偏差-方差的权衡问题与动机虽然上述展开式在理论上很完美但在实践中存在两个问题依赖完整轨迹它依然需要未来所有的值这意味着必须等到整个回合episode结束后才能计算这本质上是 Monte Carlo 风格的估计方差很大。误差累积我们不希望使用过长的序列因为未来的不确定性高价值函数的估计误差会不断累积。我们需要在“充分利用未来信息”和“抑制噪声降低方差”之间找到一个平衡点。引入偏差-方差的平衡因子GAE 的核心思想是引入一个衰减系数(通常取值在 0.9 到 0.99 之间)用它来控制未来 TD 误差的权重。GAE 的定义环境的奖励折扣因子反映了任务本身对未来的重视程度。优势函数的折扣因子是我们用来控制偏差-方差权衡的人为超参数。每一步的 TD 误差。理解的作用当时这等价于传统的 TD(0) 误差只考虑一步信息。这种方法偏差最大但方差最小。当时这恢复了原始的展开式等价于 Monte Carlo 方法。这种方法无偏但方差最大。当时GAE 在 TD 和 Monte Carlo 之间进行插值。未来的权重会以的速率衰减实现了在“看得多远”与“抑制噪声”之间的平滑过渡。GAE 的计算与实现上述求和公式可以转化为一个高效的反向递推形式非常适合在代码中实现。GAE 递推公式这个计算过程类似于循环神经网络RNN中的反向传播我们从轨迹的末端开始反向遍历计算每一时刻的优势值。伪代码示例advantages torch.zeros_like(rewards)gae 0# 从后往前遍历时间步for t in reversed(range(T)):# 1. 计算当前步的 TD 误差 deltadelta rewards[t] gamma * values[t1] - values[t]# 2. 使用递推公式计算 gaegae delta gamma * lam * gae# 3. 存储当前步的优势值advantages[t] gae注意计算必须反向遍历时间因为依赖于未来的。values[t1] 是 Critic 网络对下一状态的价值预测。这个高效的计算方法是 PPO、A2C、A3C 等现代强化学习算法的标准组成部分。GAE 与 n-step TD 的关系GAE 还可以被看作是所有 n-step TD 优势估计 的指数加权平均其中n-step 优势的定义为总结来说决定了我们将多少不同长度n-step的 TD 估计综合在一起。较小的更侧重于短期的、偏差较大的估计。较大的更侧重于长期的、方差较大的估计。在实践中通常是一个很好的经验默认值。3.5 On-Policy 的困境与重要性采样样本效率的致命弱点前述所有算法(REINFORCE, AC, A2C/A3C)都是 On-Policy:梯度计算要求数据来自当前策略。这导致:每次更新后,改变,旧数据立即失效对于 LLM,生成一次回复需要数秒,但只能用一次就丢弃训练 100 万步需要采样 100 万条新数据量化对比(以 Qwen-7B 为例):方法 单次采样耗时 数据复用 训练 1000 步总耗时On-Policy 3 秒 1 次 3000 秒Off-Policy(PPO) 3 秒 4 次 750 秒重要性采样:Off-Policy 的数学工具核心问题:能否用旧策略的数据训练新策略?数学原理(重要性采样定理):对于任意函数,证明(简单积分变换):应用到策略梯度:原目标是,但数据来自,引入比率修正:进一步简化(利用),可将目标函数写为:医疗问答示例:旧策略生成:多喝水,休息(概率)新策略评估该回复:(更倾向此回答)优势(好回答)修正后的梯度贡献:关键挑战:如果比率过大(如 10),说明新旧策略差异巨大,重要性采样失效,梯度估计方差爆炸。需要约束策略更新幅度。3.6 TRPO: 信赖域约束下的策略优化优化目标的理论保证TRPO(Schulman et al., 2015)的核心思想:在限制策略变化的前提下最大化性能提升。优化问题:KL 散度约束衡量两个分布的差异:直观理解:目标函数:最大化性能(用旧数据评估新策略)约束条件:KL 散度(如 0.01),确保新策略不偏离太远医疗问答示例:旧策略分布:P(多喝水)0.3, P(休息)0.4, P(吃药)0.3新策略分布:P(多喝水)0.5, P(休息)0.35, P(吃药)0.15计算 KL 散度:如果,则该更新违反约束,需要缩小更新步长。实现方法:二阶优化TRPO 用共轭梯度法求解带约束的优化问题,需要计算 Hessian 矩阵(目标函数的二阶导数)。虽然理论保证强(单调改进),但计算复杂度高,实现困难,调参敏感。3.7 PPOPPO(Schulman et al., 2017)用一阶优化 巧妙的目标函数设计达到 TRPO 的效果,成为深度 RL 和 RLHF 的标准算法。3.7.1 PPO-Clip: 用裁剪替代 KL 约束核心思想:不显式约束 KL 散度,而是直接限制比率的变化范围。目标函数:其中将限制在(通常)。逐项分析:情况 1: 优势(好动作,希望增加概率)如果:正常梯度,继续增加如果:被裁剪为,停止增加(防止过度优化)情况 2: 优势(坏动作,希望减少概率)如果:正常梯度,继续减少如果:被裁剪为,停止减少(防止过度惩罚)医疗问答示例(具体计算):Prompt: 如何缓解头痛?Response: 多喝水,适当休息旧策略:(log prob -4.6)新策略:(log prob -3.5)优势:(好回答)比率:PPO 处理(设):原始项: r * A 3.0 * 0.8 2.4裁剪项: clip(3.0, 0.8, 1.2) * A 1.2 * 0.8 0.96最终: min(2.4, 0.96) 0.96 ← 被裁剪!解读:虽然新策略概率增加了 3 倍,但 PPO 只允许增加到 1.2 倍的幅度,防止策略突变。3.7.2 PPO-KL: 自适应惩罚另一种变体直接在目标中加入 KL 惩罚:自适应:如果:增大(加强惩罚)如果:减小(放松约束)实践中 PPO-Clip 更常用,因为无需调节。3.7.3 PPO-Clip 完整训练流程关键特性:数据复用次()for iteration in range(总迭代次数):# 1. 采样阶段(执行 1 次)用当前策略 π_θ 采样 N 条轨迹记录 old_log_probs log π_θ(a|s) # 保存!# 2. 计算优势(用 GAE)用 Critic 估计 V(s)计算 advantages GAE(rewards, values)# 3. 多轮 mini-batch 更新(数据复用 K 次)for epoch in range(K): # K4for batch in minibatch(trajectories):# 重新计算新策略概率new_log_probs log π_θ(a|s) # 策略已更新!# 计算比率ratio exp(new_log_probs - old_log_probs)# PPO-Clip lossloss_clip -min(ratio * A, clip(ratio, 1-ε, 1ε) * A)# 价值函数 lossloss_vf (V(s) - returns)²# 总损失loss loss_clip c_vf * loss_vf# 梯度更新optimizer.step()关键点:old_log_probs 在轮更新中保持不变(来自采样时的策略)new_log_probs 每次都重新计算(因为参数在变)数据复用 4 次后,重新采样新数据