强化学习

目录

• 使用场景对比
  • 1️⃣ 结构化任务（推荐 LoRA）
  • 2️⃣ 行为对齐（推荐 RL）
• 一、核心本质区别
• 二、LoRA 是什么？
• 三、强化学习是什么？
• 四、训练信号的本质区别
  • • LoRA（SFT）
    • RL
• 五、更新粒度差异
• 七、能不能一起用？
• 八、你在做 agent 项目时怎么选？
• 九、一句话总结
• 参考资料

RL - Reinforcement Learning 强化学习

使用场景对比

1️⃣ 结构化任务（推荐 LoRA）

• 意图识别
• 分类
• 信息抽取
• 格式生成

原因：
答案明确，监督信号清晰。

---

2️⃣ 行为对齐（推荐 RL）

• 价值观对齐
• 说话风格控制
• 推理路径优化
• 数学推理提升

因为这些任务：

• 没有唯一标准答案
• 更适合 reward 约束

这个问题本质是在比较参数高效微调（PEFT）与策略优化训练（Policy Optimization）两条完全不同的技术路径。下面我从目标函数、优化方式、数据形态、参数更新范围、适用场景五个维度系统对比。

---

一、核心本质区别

维度	LoRA 微调	强化学习（RL）
优化目标	拟合标注数据（监督学习）	最大化奖励函数
训练信号	真实标签（ground truth）	reward（可能来自人类或模型）
训练范式	Supervised Fine-tuning (SFT)	Policy Optimization
是否需要环境反馈	不需要	需要
是否涉及探索	不涉及	涉及 exploration

一句话概括：

LoRA 是“拟合数据”
RL 是“优化行为”

---

二、LoRA 是什么？

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种参数高效微调方法（PEFT）。

它的技术原理：

原始权重：
[
W
]

LoRA 训练的是：
[
W + BA
]

其中：

• A ∈ ℝ^(d×r)
• B ∈ ℝ^(r×k)
• r ≪ d,k

特点：

• 不更新原始模型参数
• 只训练低秩矩阵
• 显存占用极低
• 适合小数据定向微调

本质：

LoRA 只是“如何更新参数”的一种工程方法
它不是一种训练范式

---

三、强化学习是什么？

强化学习优化的是：

[
\max_\theta \mathbb{E}[R]
]

在大模型中常见的是：

• PPO
• DPO
• RLHF
• GRPO

训练流程：

1. 模型生成回答
2. 奖励模型打分
3. 根据奖励更新策略

本质：

RL 不是拟合固定答案
而是优化“生成策略”

---

四、训练信号的本质区别

LoRA（SFT）

数据形式：

{
  "input": "问题",
  "output": "标准答案"
}

loss：

[
L = - \log P(y|x)
]

是 token-level cross entropy。

---

RL

数据形式：

{
  "input": "问题",
  "output": "模型生成答案",
  "reward": 0.83
}

loss 类似：

[
L = - \log \pi_\theta(a|s) \cdot R
]

是 sequence-level reward。

---

五、更新粒度差异

	LoRA	RL
优化对象	token 概率	整个序列
是否考虑长程依赖	弱	强
是否可优化推理路径	很有限	可以
是否能改变模型偏好	不明显	非常明显

---

---

七、能不能一起用？

可以，而且主流做法是：

预训练
→ SFT（可能用 LoRA）
→ RLHF / DPO

举例：

OpenAI
Anthropic

都是：

SFT 打基础
RL 做对齐

---

八、你在做 agent 项目时怎么选？

结合你之前做的：

• 意图识别（10 类以内）
• action 分类（几十类）
• 结构化输出

这些场景：

✅ LoRA 完全足够
❌ RL 过度设计

但如果你想优化：

• 多步推理
• 复杂决策流程
• agent 行为策略

那 RL 才有价值。

---

九、一句话总结

LoRA 解决的是“怎么高效更新参数”
RL 解决的是“模型应该学会什么行为”

两者不是替代关系，而是不同层级的问题。

参考资料

强化学习框架
https://github.com/microsoft/agent-lightning