🎮 强化学习竞技场

Reinforcement Learning Arena - 训练智能体通过奖励学习最优策略

🏃 训练环境

📊 训练统计

回合数
0
总奖励
0
平均奖励
0
成功率
0%

🌍 环境选择

🧠 算法选择

⚙️ 超参数

🎁 奖励设计

📋 策略可视化

训练后显示学到的策略...

📚 强化学习原理

核心概念

智能体 (Agent): 学习做决策的实体

环境 (Environment): 智能体交互的世界

状态 (State): 环境的当前情况

动作 (Action): 智能体可以执行的操作

奖励 (Reward): 环境对动作的反馈信号

策略 (Policy): 从状态到动作的映射

价值函数 (Value Function): 预测未来累积奖励

算法对比

Q-Learning: Off-policy，学习最优Q值，探索性强

SARSA: On-policy，学习当前策略的Q值，更保守

PPO: 策略梯度方法，适合连续动作空间

RLHF (人类反馈强化学习)

应用场景: ChatGPT等大语言模型的对齐训练

核心思想: 用人类偏好作为奖励信号，训练模型生成更符合人类期望的输出

三个阶段:

  • 1. 预训练：在大规模文本上训练基础模型
  • 2. 奖励建模：收集人类偏好数据，训练奖励模型
  • 3. RL微调：用PPO等算法根据奖励模型优化策略

训练技巧

  • 💡 探索与利用平衡: 高ε值多探索，低ε值多利用已知策略
  • 💡 学习率调整: 初期可用较高学习率快速学习，后期降低以稳定
  • 💡 奖励塑形: 合理设计奖励函数是成功的关键
  • 💡 折扣因子: 高γ值重视长期奖励，低γ值重视即时奖励