PPO(Proximal Policy Optimization)算法原理及实现,详解近端策略 …
在强化学习领域，PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）是一种广泛使用且表现优异的算法。它由OpenAI提出，旨在解决策略优化中不稳定和样本效率低的问题。与传统策略 …
近端策略优化(PPO)算法的理论基础与PyTorch代码详解_51CTO博客_近端优化技术 pot
2025年2月20日 · 近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)算法作为一种高效的策略优化方法，在深度强化学习领域获得了广泛应用。 特别是在大语言模型(LLM)的人类反馈强化学 …
【LLM】PPO理论推导+代码实战 - 知乎 - 知乎专栏
方法1：PPO-Penalty. PPO论文指出，使用一个固定的超参 \beta 难以适应学习过程中的复杂变化，并提出了一种改进——自适应KL惩罚系数（Adaptive KL Penalty Coefficient）。
【强化学习】近端策略优化算法(PPO)万字详解（附代码）_ppo代 …
2024年12月26日 · ppo算法是由openai提出的一种新的策略梯度算法，其实现复杂度远低于trpo算法。ppo算法主要包括两种实现方法，第一种通过cpu仿真实现的，第二种通过gpu仿真实现 …
无需RL基础理解 PPO 和 GRPO - 知乎 - 知乎专栏
2025年3月3日 · 你是否在为看不懂DeepSeek论文中繁杂的GRPO公式而头痛？ 本文通过比喻的方式，帮你10分钟 无痛 理解PPO和GRPO。 文章翻译自huggingface的博客，并经过了 人工 修 …
强化学习基础巩固（八）——近端策略优化算法（PPO） - 随机过 …
2025年3月5日 · 于是，trpo 算法的改进版——ppo 算法在 2017 年被提出，ppo 基于 trpo 的思想，但是其算法实现更加简单。 并且大量的实验结果表明，与 TRPO 相比，PPO 能学习得一样 …
狗都能看懂的Proximal Policy Optimization(PPO)PPO算法详解
2024年7月23日 · 在讲解PPO 算法 前，我们需要明白On/Off policy的概念： On-policy：用当前的Agent生成经验，并且用于更新这个Agent。 即Agent一边和环境互动，一边学习. Off-policy： …
GRPO算法与 PPO 算法的本质区别是什么？该如何选择？ - 知乎
GRPO是对传统强化学习算法PPO（Proximal Policy Optimization）的改进，旨在提升训练效率、降低计算资源需求，同时增强模型在复杂任务上的表现（如数学推理、逻辑推理等）。
大模型优化利器：RLHF之PPO、DPO - 知乎
2025年1月21日 · OpenAI 在大多数任务中使用的强化学习算法都是近端策略优化算法（Proximal Policy Optimization, PPO）。 近端策略优化可以根据奖励模型获得的反馈优化模型，通过不断 …
DPO vs PPO：深度解读谁是LLM Alignment的未来【不定期更新】
DPO (Direct Preference Optimization) 则以其无需奖励建模的简化流程在学术基准测试中表现优异，DPO号称以更低的计算成本，实现了与PPO相当的偏好对齐效果，然而DPO真的能取 …