强化学习中的KL约束与奖励机制解析

分类：人工智能

标签：强化学习、PPO算法、KL约束

日期：2025年4月12日

核心观点总结

在强化学习中，KL约束被用于防止策略偏离预训练模型太远。通过冻结SFT模型参数并在PPO训练中加入per-token的KL约束项，确保策略的稳定性。奖励机制通过调整公式，使得新的token-level reward能够更准确地反映策略的有效性。

重点内容

KL约束在PPO训练中的应用

在PPO训练过程中，冻结SFT模型的参数，并利用其产生per-token的KL约束项。这种机制旨在防止策略过度偏离SFT模型，确保训练过程中策略的稳定性。

奖励机制的调整

新的奖励公式可以表示为：

其中，token-level reward根据时间状态进行区分。

奖励公式的具体表达

• 当$t\ne T$时：

  $$r_t=-\beta \cdot (\log \frac{{\pi }_{ref}(a_t\mid s_t)}{\pi (a_t\mid s_t)})$$

• 当$t=T$时：

  $$r_t=r(x,y)-\beta \cdot (\log \frac{{\pi }_{ref}(a_t\mid s_t)}{\pi (a_t\mid s_t)})$$

其中$T$表示终止状态时间，即句子末尾的token。

操作步骤

1. ✅ 冻结SFT模型参数。
2. ⚠ 在PPO训练中加入per-token的KL约束项。
3. ❗ 调整奖励公式以反映新的策略有效性。

常见错误

⚠ 在训练过程中，忽视KL约束可能导致策略偏离预期结果。

💡 启发点

通过引入KL约束，可以有效地控制策略的偏移，从而提高模型的稳定性和可靠性。

行动清单

• 研究更多关于SFT模型在不同领域应用中的效果。
• 实验不同$\beta$值对奖励机制的影响。
• 探索其他可能的约束机制以提升策略稳定性。

原始出处：[文本来源未提供]