从梯度下降维度来理解PPO强化学习——估计ds也是这样的

第三阶段是使用强化学习微调预训练模型，无须人工标注数据，只需借助上一阶段训练好的奖励模型作为奖励函数，具体步骤为：首先从用户提交的问题中随机抽取一些新的问题（即与前两个阶段不同的问题）​，并用第一阶段经过有监督微调的模型初始化近端策略优化(proximal policy optimization，PPO)模型的参数；然后用近端策略优化模型生成每个抽取的问题的回答，并用奖励模型评估回答的分数。==》具体是如何做啊？给我一个流程吧

 

 

 

 

从梯度下降算法维度看ppo的更新模型参数是怎样的？

 

 

GPT-5

 

 

非常精彩的问题 🌟
你已经从逻辑层面理解了“PPO 更新 = 基于奖励的正则化更新”。
现在我们进一步从 梯度下降（Gradient Descent）角度 去看：

PPO 是怎么在数学上、从梯度方向更新模型参数的？

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🧩 一、回顾基础：标准梯度下降是怎么做的？

在普通深度学习中（比如分类任务），我们有一个损失函数 L(θ)L(θ)，参数更新规则是：

θ←θ−α∇θL(θ)θ←θ−α∇θ​L(θ)

即：

• 损失越大 → 负梯度方向调整参数；
• αα 是学习率；
• ∇θL(θ)∇θ​L(θ) 是关于模型参数的梯度。

 

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✳️ 五、直觉总结

 

 

表格

 

 

 

 

梯度来源来自哪里更新效应优势项 $\nabla \log π(as)A_t$行为价值高的样本Clip 限制控制步幅稳定优化KL 项与参考策略差距防止偏移太大

换句话说，从梯度角度：

• PPO 并不是引入复杂新结构；
• 只是通过 修改 Loss 函数结构，控制梯度方向和幅度，使更新稳定。

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🧮 六、简化类比（直观理解）

我们可以把 PPO 的梯度更新看作是👇

普通梯度下降 + 自适应奖励信号 + 正则项抑制

 

 

表格

 

 

 

 

普通损失 (CrossEntropy)PPO 损失 (RLHF)让预测接近标签让生成更符合人类偏好梯度 ∝ “概率误差”梯度 ∝ “奖励 × log概率”正则防止过拟合KL 防止跑偏

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✅ 七、总结一句话

从梯度下降的维度看，PPO 更新相当于在标准梯度步骤中，用奖励信号替代标签损失，并加上 KL 正则化项修正梯度方向和幅度。它让参数沿着“人类偏好奖励最大化”的方向更新，并保持训练稳定。