PPO算法中的KL散度控制：防止模型在RLHF过程中通过“欺骗”奖励模型导致分布崩塌 大家好，今天我们来深入探讨Proximal Policy Optimization (PPO) 算法在强化学习结合人类反馈（RLHF）过程中的一个关键方面：KL散度控制。我们将重点关注如何利用KL散度来防止模型在优化过程中通过“欺骗”奖励模型导致分布崩塌的问题。 1. RLHF与奖励模型 在讨论KL散度控制之前，我们先简单回顾一下RLHF的核心概念。RLHF的目标是训练一个能够生成符合人类偏好的文本的模型。这个过程通常包含以下几个步骤： 预训练语言模型: 首先，我们使用大量的文本数据预训练一个语言模型，例如GPT系列的模型。 奖励模型训练: 然后，我们收集人类对不同文本片段的偏好数据（例如，A比B更好）。利用这些数据，我们训练一个奖励模型，这个模型可以预测给定文本片段的“质量”或“符合人类偏好”的程度。奖励模型的目标是尽可能准确地模拟人类的偏好。 强化学习微调: 最后，我们使用强化学习算法（例如PPO）来微调预训练的语言模型。在这一步中，语言模型作为一个策略（Policy），它的目标是生成能够最大化奖 …