CPO（Contrastive Preference Optimization）：在拒绝采样中引入对比损失以提升模型判别力 大家好，今天我们要深入探讨一种新兴的强化学习方法——对比偏好优化（Contrastive Preference Optimization，简称CPO）。CPO的核心思想是在拒绝采样（Rejection Sampling）过程中引入对比损失，从而增强模型区分不同行为轨迹优劣的能力，最终提升强化学习模型的性能和稳定性。 1. 引言：偏好学习与拒绝采样的局限性 在强化学习领域，训练智能体模仿人类或其他专家的行为是一个重要的研究方向。偏好学习（Preference Learning）是实现这一目标的关键技术。它允许我们通过人类的偏好标注（例如，选择哪个行为轨迹更好）来指导模型的学习，而无需明确的奖励函数。 然而，直接从偏好数据中学习并非易事。一种常用的方法是拒绝采样。拒绝采样的基本思路是： 生成多个候选行为轨迹： 模型（例如，一个策略网络）生成若干个可能的行为轨迹。 评估偏好： 使用偏好模型（通常是一个分类器）来评估这些轨迹，判断哪个轨迹更符合偏好。 选择最优轨迹： 选择 …
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