DPO与PPO：强化学习优化算法通俗解析
DPO（DirectPreferenceOptimization）
是一种直接优化偏好数据的强化学习算法，主要用于语言模型微调。以下是其核心流程。
特点
监督微调过程
没有策略采样，没有强化学习交互过程
针对这个问题，计算模型生成优选和劣选答案的概率（生成隐式奖励）
数据准备
收集偏好数据集D={(x,yw,yl)}，其中x是输入，yw是优选回答，yl是劣选回答。
模型初始化
使用预训练语言模型πref作为参考模型，初始化待优化策略πθ。
损失函数设计
目标是最小化以下损失函数：
- 优化过程：
- 通过梯度下降更新πθ，无需显式奖励模型或强化学习循环。
- 直接利用偏好数据调整策略模型输出概率的比值。
- 输出结果：
- 最终得到优化后的策略模型πθ，其生成结果更符合人类偏好。
PPO（ProximalPolicyOptimization）
特点
是RLHF中用于策略优化的核心算法
通过概率比裁剪避免破坏性的大幅度更新
以下是PPO算法单轮迭代中轨迹数据处理与函数计算的完整逻辑流程说明，严格按实际计算顺序展开。
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1.轨迹数据收集
环境交互
当前策略π_θ控制智能体在环境中执行动作，产生原始数据流
记录字段
-`s_t`：当前状态（环境返回）
-`a_t`：执行动作（策略网络采样结果）
-`r_t`：即时奖励（环境反馈）
-`s_{t+1}`：下一状态（环境返回）
-`done`：终止标志（环境反馈）
-`log_prob`：动作对数概率（策略网络输出）
-`value`：状态价值估计（价值网络输出）
可以理解为：
- 状态（st）：当前已生成的token序列（上下文）
- 动作（at）：策略模型πθ输出的下一个token（从词表采样）
- 奖励（rt）：完整序列生成后由奖励模型计算（非逐token）
- 状态转移：将at追加到st构成st+1
关键特性
-必须完整收集一个episode的连续轨迹
-数据仅来自当前策略（on-policy特性）
示例：原始1000条问答数据会1:1对应生成1000条轨迹数据。每条轨迹包含：
- 状态（问题文本）
- 动作（模型生成的答案）
- 奖励（人工或自动评分）
- 优势估计（通过回报计算得出）
- 旧策略的动作概率（log_probs_old）
轨迹数据示例
标准RL设定（如游戏控制）：
-
- 每个动作a_t都对应即时环境反馈r_t
- 轨迹数据：(s0,a0,r0,s1,a1,r1,...)(s0,a0,r0,s1,a1,r1,...)
NLP适配设定（RLHF典型实现）：
-
- 仅在序列终止时获得延迟奖励R（由奖励模型计算）
- 轨迹数据形式：(s0,a0,0,s1,a1,0,...,sT,R)(s0,a0,0,s1,a1,0,...,sT,R)
- 实现时需要将最终奖励R分配给所有时间步（通过折扣因子γ调节）
2.优势函数计算
输入数据
-轨迹中的`rewards`序列、`values`序列、`dones`序列
- V(s_t)来自旧价值网络的前向推理
- δ_t的计算需要r_t、V(s_t)、V(s_{t+1})三者的对齐
计算阶段
1.TD残差（δ_t）
-公式：`δ_t=r_t+γ*V(s_{t+1})*(1-done)-V(s_t)`
-物理意义：当前步的即时奖励与价值预测误差
-数据依赖：
-`V(s_t)`：旧价值网络对当前状态的估值
-`V(s_{t+1})`：旧价值网络对下一状态的估值
2.GAE优势（A_t）
-公式：`A_t=Σ(γλ)^lδ_{t+l}`（从t时刻向后加权求和）
-作用：平衡偏差与方差，λ=0时退化为TD误差
-计算方向：必须从轨迹末端向前逆向计算
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3.策略函数更新
输入数据
-旧动作概率`log_probs_old`（轨迹记录值）
-新动作概率`log_probs_new`（当前策略网络重计算值）
-优势值`A_t`（上一步计算结果）
核心计算
1.概率比（r_t）
-公式：`r_t=exp(log_probs_new-log_probs_old)`
-作用：量化新旧策略差异
2.裁剪损失
-公式：`L=-min(r_t*A_t,clip(r_t,1±ε)*A_t)`
-关键参数：ε通常取0.1~0.3，强制限制策略更新幅度
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4.价值函数更新
输入数据
-优势值`A_t`（已计算）
-旧价值估计`V(s_t)`（轨迹记录值）
计算流程
目标回报（R_t）
R_t作为Q(s_t,a_t)的无偏估计
-公式：`R_t=A_t+V(s_t)`
-物理意义：优势函数修正后的实际回报估计
价值损失
-公式：`L=(R_t-V_new(s_t))^2`
-优化目标：使价值网络预测逼近修正后的回报
5.联合优化
总损失函数
-总损失=策略损失+c1×价值损失-c2×策略熵
-熵项`H(π)`：策略网络输出动作分布的熵（自动计算）
更新逻辑
-对同一批轨迹数据执行K次小批量更新
-每次更新前需重新计算`log_probs_new`（因策略网络参数变化）
PPO的K次更新是单批数据下的策略精炼，而非重新生成数据的epoch循环
基于1000条原始问答数据的PPO训练过程总结
1.初始化阶段
-加载固定的1000个问题作为状态集
-使用初始策略为每个问题生成第一个答案（动作）
-计算每个问答对的奖励值和优势估计
-记录初始策略生成这些答案的动作概率
2.策略优化循环
-进行K次策略更新迭代（通常3-10次）：
a.用当前策略重新计算这1000个答案的生成概率
b.计算新旧策略的概率比
c.应用PPO裁剪机制限制更新幅度
d.结合优势估计计算策略梯度
e.执行梯度下降更新策略参数
3.数据刷新阶段
-用更新后的策略重新为1000个问题生成新答案
-评估新答案的奖励和优势
-选择保留机制（完全替换或混合新旧答案）
4.重复训练
-回到步骤2继续优化
-持续迭代直至模型性能收敛
整个过程通过\"固定问题+动态答案\"的机制，在有限数据上实现高效策略优化。
共执行n次数据刷新，每次刷新后利用相同数据执行k次更新，总更新次数为n×k。
n_epochs=5#数据刷新次数
k_updates=3#每次刷新的更新次数
for_i in range(n_epochs):
#1.数据收集（刷新）
trajectories=collect_data(policy)
#2.使用相同数据执行k次更新
for_i in range(k_updates):
loss=compute_ppo_loss(trajectories)
optimizer.step(loss)
总结
DPO（Direct Preference Optimization）是一种直接基于偏好数据优化语言模型的算法，其核心流程包括：收集带偏好的问答数据集，初始化参考模型，通过概率比值计算隐式奖励，并直接优化策略模型。相比传统RLHF方法，DPO省去了强化学习交互和奖励模型训练环节。PPO（Proximal Policy Optimization）则是RLHF中的核心优化算法，通过概率比裁剪控制更新幅度。其完整流程包含：轨迹数据收集、优势函数计算、策略更新和价值函数更新等步骤，采用\"固定问题+动态答案\"机制实现高效策略优化。两种算法各具优势，为语言模型对齐人类偏好提供了不同解决方案。
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