2024年4月7日 · 近端策略优化 (PPO)，它的 性能 与最先进的方法相当或更好，同时更容易实现和调整。 PPO因其易用性和良好的性能成为 OpenAI 默认的 强化学习算法。 （2017年，openAI官网发布） # Proximal Policy Optimization (openai.com) 官方代码： openAI给出的ppo官方代码 OpenAI Baselines: high-quality implementations of reinforcement learning algorithms - openai/baselines https://github.com/openai/baselines 官方论文参考：

本文将从ppo算法的基础入手，理解从传统策略梯度算法（例如reiforce算法）、自然策略梯度算法、 信赖域策略优化 算法（trpo）直到ppo算法的演进过程，以及算法迭代过程中的优化细节。整体框图如下图所示。

2025年3月2日 · PPO 算法是现代强化学习领域的一个重要里程碑，它解决了许多早期策略梯度方法面临的问题。我们从它的动机、数学原理、实现细节和应用特点四个方面深入解析。 PPO (Proximal Policy Optimization) 算法的中文名称是"近端策略优化算法"。

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)的人类反馈强化学习(RLHF)过程中，PPO扮演着核心角色。

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仿真实现的，其仿真速度是第一种ppo算法的三倍以上。

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）。

2024年12月17日 · 关于PPO（Proximal Policy Optimization），李老师分为了三个部分进行了介绍。 Policy Gradient：该方法是 PPO 的前身，与基于价值的 强化学习 方法不同，策略梯度法是对策略进行更新； On-policy | Off-policy Add constraint：对Policy Gradient进行一些限制，前者就变成 …

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，通过不断的迭代，让模型探索和发现更符合人类偏好的回复策略。

2024年12月9日 · 这里简要交代PPO的算法原理及思想过程，主要记录自己的笔记，公式记录比较详细，我这里就不再赘述了，后面代码会紧紧贴合前面的内容，并且会再次提到一些细节。 好到这里就是PPO的基本思想和RL的前期铺垫工作了，这就是理论，脱离实践的理论永远也没办法好好理解，那么下面我们来看看代码部分。

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）。 下面，我将从GRPO的基本原理、与PPO的对比、具体实现逻辑、应用场景以及其意义等方面展开详细解析. 强化学习的核心是通过奖励（reward）来调整模型的策略（policy），让模型学会在给定输入下采取更好的行动。 在大语言模型中，“行动”通常是生成一段文本，而“奖励”则由一个奖励模 …