PPO算法：LLM炼成神器的秘密，防作弊，速增效！

快讯：随着人工智能技术，特别是大型语言模型（LLM）的飞速发展，Proximal Policy Optimization (PPO) 算法已成为其后期微调，特别是通过人类反馈强化学习 (RLHF) 提升与人类意图对齐度的核心技术。PPO从强化学习基础概念出发，通过引入裁剪机制和KL散度惩罚等创新，有效解决了传统策略梯度方法的高方差和样本效率低下问题，显著提升了训练的稳定性和效率。PPO在OpenAI InstructGPT模型中发挥关键作用，为后续DPO、GRPO等LLM专用强化学习算法奠定基础，确保模型生成高质量、符合人类偏好且流畅的内容，同时避免奖励作弊现象。