轻松理解强化学习之 PPO

本期播客主要讲解强化学习算法，特别是 PPO 及其改进版 GROP 在 DeepSeek 模型中的应用。播客首先解释了强化学习中的三个核心概念：奖励 (reward)、价值 (value) 和优势 (advantage)，然后介绍了强化学习算法的三种分类：基于模型 (model-based)/无模型 (model-free)、离线策略 (off-policy)/在线策略 (on-policy) 以及基于价值 (value-based)/基于策略 (policy-based)。接着，通过电子游戏和无人驾驶的例子，进一步阐述了这三种分类。最后，详细讲解了 DeepSeek 如何结合监督微调和强化学习 (特别是 GROP 算法及其变种) 来解决数学题，并分析了其优缺点及改进方向，例如加入 “听话因子”、“一致性惩罚因子” 和 “文明因子” 来提升模型性能和避免训练崩溃。