PPO流程的个人疑问集锦 Q & A
文中大部分为GPT生成，并由我个人理解后添加了注解。
1. PPO Loss 和 Actor Loss 是一个东西吗?
个人理解：
上图中：
- PPO-clip Loss指的是用了clip的Actor loss（含kl散度罚项），用来鼓励actor模型在不过度偏离ref模型以及old actor模型的前提下，对齐人类偏好；
- LM Loss指的是（交叉）熵损失函数，用来促进actor生成更多样的输出；
- MSE Loss指的是critic loss，用来促进critic的价值打分value更接近真实收益return（在不过度偏离old critic的前提下）。
但是实际上，一般：
我们用actor loss（已包含kl散度罚项）、critic loss、LM loss指代这三种loss
而ppo loss则是将这三个loss用超参数耦合起来
类似：
下面仅给出一般情况下的理解
一般来说：
Actor Loss
- 是指 策略网络（Actor） 的损失。
- 它的目标是：更新策略，使其获得更高的预期回报（expected return）。
PPO Loss
-
是Proximal Policy Optimization（PPO）算法设计的整体损失函数。
-
包括：
- Actor Loss（策略损失）
- Critic Loss（价值函数损失）
- （可选）Entropy Bonus（鼓励探索的项）
PPO 中的 Actor Loss 具体形式：
PPO 的 Actor Loss 有一个特殊设计，叫做 Clipped Objective，如下：
L^{\text{CLIP}}(\theta) = \mathbb{E}_t \left[ \min \left( r_t(\theta) \hat{A}_t,\ \text{clip}(r_t(\theta), 1 - \epsilon, 1 + \epsilon)\hat{A}_t \right) \right]
其中：
- ：新旧策略的概率比。
- ：优势函数（Advantage）。
- ：裁剪参数，防止策略变化太大。
这个裁剪形式就是 PPO 特有的 Actor Loss。
总结关系如下表：
| Actor Loss | PPO Loss | |
|---|---|---|
| 指代 | 策略网络的损失 | PPO算法的总损失 |
| 是否包含Critic | ❌ | ✅（通常包括 critic 和 entropy） |
| 数学形式 | 常用 Clipped Objective | 通常是：Actor Loss + Critic Loss + Entropy Bonus |
| 是否特指 PPO | ❌（其他算法也有） | ✅（是PPO特有设计） |
所以：
- 在 PPO 中，Actor Loss 是 PPO Loss 的一部分；
- 但在说 “Actor Loss” 时，我们通常只指“优化策略的那一部分”；
- 而 “PPO Loss” 是整个训练目标，包括策略、价值、熵等多项指标的加权和。
2. ref模型接受的输入究竟是什么？
ppo中，actor基于prompt生成response，以及response所选出的各token id对应的概率，也就是logprobs，
我们将prompt + response拼成一个完整序列送给ref进行前向（注意ref模型只做一次前向，而不是生成！），
然后获取actor生成的response中的各token id所对应的ref给出的概率，作为ref_logprobs，
进而与logprobs做kl散度计算来约束actor的更新。
在 PPO 中，actor 的 response 会和 prompt 拼接成一个完整的序列，送入 reference model（也就是 pre‑trained LM 或 SFT model，简称 ref）进行一次前向传播，用来获取每个 token 的 log-probabilities。这些就是所谓的 ref_logprobs。
流程总结：
-
拼接序列
把 prompt（环境状态）和 actor 生成的 response（模型行为）拼接成一整段文本序列。 -
丢给 reference model 前向计算
用这个完整序列在 ref 模型上前向计算，从而获得 response 部分每个 token 的概率（用 log-prob 表示）。注意！
这里相当于用actor生成的response中的各token的token id，去索引ref做完前向之后对应位置上的token id所对应的概率！
-
记录 token log‑probabilities
得到的 log-probabilities 就是 ref_logprobs，对应 actor 输出的每个 token。 -
用于 KL 惩罚和计算 reward
PPO 的 reward 包括两个部分：一是 reward model 打分，二是 KL penalty —— 即 actor logprobs 与 ref logprobs 差值，防止偏离太远。
问题回答：
- ref接收的输入就是prompt + actor生成的response；
- ref_logprobs 就是 actor的response中的每个 token 在 reference 模型（freeze 后）前向计算得到的 log-prob。
- 这些值同时用于构造 KL penalty，也用在 PPO 的 reward 计算中。
3.PPO整个流程中，actor和critic以及old actor和old critic的更新顺序
个人理解：
在更小一层的PPO epochs循环中,我们更新了new Actor和new Critic，
然后当这个PPO epochs结束之后，我们立刻将new Actor的参数赋给了old Actor, 然后将new Critic的参数赋给了old Critic
（虽然实际上我们不会保存old actor和old critic的参数，因为太占空间了，事实上我们保存的是old模型的经验的快照，在ppo epochs中我们直接更新actor和critic！）
（此外critic其实没有新旧之说，我们仅保存大循环开始时critic对response的打分序列values，用这个values来clip后续critic的更新）
（具体见后续问题）
下面用清晰的步骤和小粒度对齐，说明 PPO 中 newActor、newCritic 和 oldActor（旧策略）之间的更新顺序与流程：
小循环 & 大循环中的更新逻辑：
-
大循环：多次 iterations（或 epochs）
每个 iteration 包括采样、更新等完整步骤。
（快照old模型）
-
小循环（单次 iteration 里的 PPO epochs）
使用同一批体验数据，进行多轮梯度更新。
（更新new模型，在ppo epochs全部跑完后将new模型赋给old模型）
每次 iteration 的完整流程细节：
-
采样阶段（Sampling）
使用当前策略 actor θₖ 与环境交互，收集 trajectories，并记录动作 log prob。这 log prob 即代表 “旧策略” 在采样时做出的判断。 -
计算 Advantage & Return
利用当前 critic φₖ （可以理解为old critic，实际上就是大循环开始时的critic模型）估计值value，以及reward的打分（含kl散度），结合奖励信号计算 TD‑error 或 GAE→得出 Aₜ, Rₜ。
-
快照旧策略
将当前 actor θₖ 复制一份为 θ_old，此时就固定为旧策略，用于后续多个 PPO epoch 中计算比值 rₜ(medium.com)。 -
训练小循环（多个 PPO epochs）
对同一批数据，执行 K 个 epoch 的小批训练（batch）：-
Actor 更新（newActor θ）：计算 clipped surrogate loss，用 θ_old 的 log‑prob 比较当前策略，进行梯度上升。
-
Critic 更新（newCritic φ）：用均方误差最小化 V_φ(sₜ) 与 Return 的差距，同步调整参数。
-
顺序：
同一个 batch 上，多数实现是 先 actor，再 critic 或者 分开独立 optimize，
但都是 多轮使用相同 θ_old 的旧策略。
-
-
结束本次 iteration
当所有 epoch 完成：- newActor 参数成为下一次 sampling 用的 actor θₖ₊₁；
- newCritic 参数更新日常评估值函数；
- θ_old 将在下次 iteration 的小循环中再次快照。
总结一句话：
-
在一个 iteration 内：
小循环中：不断更新 newActor 和 newCritic，但“旧策略 θ_old”保持不变；
小循环结束时：整个 newActor（和 newCritic）替代旧参数，成为下一轮 iteration 的 actor 和 critic。
回答问题：
“也就是说在更小一层的循环中,我们更新了newActor和newCritic, 然后当这个PPO epochs结束之后,我们立刻将newActor赋给了oldActor, 然后将newCritic赋给了oldCritic, 是这样吗？”
完全正确：
- 小循环（PPO epochs）中，oldActor 一直是之前快照的版本。
- Epoch 结束后，newActor（更新完的 actor）就会替换 oldActor 为下一次 iteration 的快照。
- Critic 没有“旧策略”之说，直接用 newCritic 更新。
4. old actor和old critic的权重需要保存吗？
个人理解：
实际上我们并没有保存Old Actor和Old Critic的权重,
而是我们将它们所生成的一些旧经验用快照冻结, 然后保存到了一个buffer里面,
然后我们在ppo Epochs里面持续更新原来的Actor和Critic。
许多 PPO 的实现并不保存完整的 oldActor、oldCritic 网络参数，
而是通过 将旧策略生成的经验（如 log π_old）冻结并缓存到 buffer，
在多个 epoch 内反复使用这些旧经验来训练，不断更新原来的 Actor 和 Critic。
下面详细说明这种关键机制。
PPO 中对“旧策略”处理的两种方式：
-
最直观的做法：保存完整网络快照
- 在采样结束后，用 θ_old = θ_current 来保存旧策略参数。
- 多 epoch 中，仍旧使用这个完整快照网络来重新计算旧策略 log‑prob。
- 优点：回放使用的是实际的旧网络，确保一致性；
- 缺点：存储网络快照复杂，计算开销更大。
-
常见高效实现：只缓存 旧策略的 log‑prob
-
在采样时，actor 输出时同时保存这个动作在当时策略下的 log π_old 到 buffer。
-
在多个 PPO epoch 中，无需再调用一个旧策略网络，
只需 从 buffer 中读取旧的 log π_old，
并与当前策略生成的新 log π_new 作对比，计算比例：
r _ t =exp(log π _{ new} (a _ t ∣s _ t )−log π _{ old} )
-
这就等效于“冻结旧策略”的效果，但效率更高。
reddit 上也指出：
“after collecting data using the old policy, we do k epochs update, so the policy in each epoch is the new policy compared to the old log probabilities saved in Replay Buffer”(reddit.com)
即：用 buffer 冻结旧 log‑prob，更新时直接对比，不需要保存旧模型。
-
总结与对照表：
| 方法 | 是否存网络快照 | 使用旧策略方式 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|
| 快照网络 | ✅ | 每 epoch 调用旧模型 | 精准、逻辑清晰 | 存储和计算量大 |
| 缓存 log‑prob | ❌ | buffer 里读取旧 log‑prob | 高效、简洁，常用 | 不保留网络状态，只保留行为统计 |
回答问题：
“我们并没有保存 OldActor 和 OldCritic 的权重，而是将旧经验快照冻结到 buffer，然后持续更新 Actor 和 Critic是吗？”
完全正确，且是 PPO 常见且推荐的实现方式。
5. ref、old actor、old critic、reward（重要）、new actor、new critic获得的输入和输出
详细、清晰地给出ref、old actor、old critic、reward、new actor、new critic获得的输入和输出
（其中你需要明确给出reward的输出相当于给非结尾的token不附加reward模型打分，给response结尾附加reward模型打分，但是response每个token位置都有加入kl散度约束来作为该token的reward的一部分）
本问题的重点在于reward模型的输出究竟是一个序列还是一个标量）
个人理解：
reward模型接收prompt + response作为输入，
然后我们给response处的各token打分，
在这里我们要求reward模型给response非结尾处的token都打0分（无reward奖励），
只给response结尾处附上一个整体的reward打分。
实际上reward模型是可以做到逐token打分的，这里只是只取最后一个token生成的打分值（也就是对应整体的打分）而已！
这样，目前的rewards其实相当于一个[0, 0, ..., reward_score]的序列。
然后我们为rewards加上actor和ref模型之间的kl散度，
这样就得到了我们最终期望的rewards序列（也就是获得了response中每个token对应的reward打分）。
这样的设计公式如下：
"select * from blocks where id='20250624002126-0jv0w6s'"
目的是：
- 当 时，我们更加关心Actor是否有在Ref的约束下生产token
- 当 时，我们不仅关心Actor是否遵从了Ref的约束，也关心真正的即时收益
具体详见：（3）重新设计 R_{t}
以下是基于标准 RLHF + PPO 实现（以 TRL PPOTrainer 为例）的详细流程图，说明每个模型：reference model（ref）、old actor、old critic、reward model、new actor、new critic 在训练中的输入与输出，以及如何将 KL 散度约束 与 reward 模型评分 融入 token‑级别的 reward：
一、 采集阶段（Rollout）：
| 模块 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| old actor（即当前策略） | Prompt（x） | Response tokens y = (y₁…yᴺ)，及其 log‑probs π_old(yₜ |
| reward model | Prompt+Response 完整序列 (x,y) | reward_score = r(x,y)（一个 scalar，仅在整个 response 结尾计算一次） |
- reward_score 只在 yᴺ（结尾 token）处被添加！！！
- 之前的每个 token t < N 暂无 reward 模型直接评分！！！
二、风控与评价阶段（Ref 前向 & Critic）：
-
reference model（ref）
- 输入：相同的 (x, y)
- 输出：每个生成 token 的 log‑probs π_ref(yₜ|x, y_
- 用于计算 KL penalty，防止策略偏离原始语言模型(newfacade.github.io, en.wikipedia.org)。
-
old critic（value/value head）
-
输入：prompt + response 序列（x, y）
-
输出：每个 time‑step 的估值 V_old(x, y_
此处下标小于t的解释详见：7. 为什么PPO 中，critic 的输入使用的是当前时刻之前的上下文 (x, y_{
-
三、构造 token‑级 rewards + advantage：（重要）
对每个 token t：
-
reward from reward model：
- 如果 t = N（response 结尾），r_t = reward_score。
- 否则，r_t = 0。
-
KL penalty（每个 token 都计算）：
- klₜ = log π_old(yₜ) − log π_ref(yₜ)
综合 token reward：
随后使用 gamma 折扣累计至各步，得到 return-to-go R̂ₜ。
再计算优势：
Aₜ = R̂ₜ − V_old(x, y_ 四、PPO 更新阶段： 在一个批次内，使用下面步骤更新 actor 和 critic： 新 actor（new policy π_new） 输入：相同 prompt，生成整个 batch 的 y 并记录新 log‑probs π_new(yₜ) 使用 PPO-clip 目标函数更新： 其中 (en.wikipedia.org)。 新 critic（new value V_new） 流程总结图： 总结要点： 以下是一个层级清晰、结构明确的 RLHF + PPO 流程，帮助梳理每个阶段各模型的输入输出及它们之间的关系： 第 1 层：数据采集（Rollout） 目的：使用旧策略生成回应并打标签。 输入：Prompt 模型：旧 actor（） 模型：奖励模型（Reward model） 第 2 层：评价与打分 目的：为每个 token 打分 —— 引入 KL 惩罚及计算 critic 的 baseline。 模型：Reference model（冻结 LM） 模型：旧 critic（Value model） 输入：每个 token 的生成上下文 此处下标小于t的解释详见：7. 为什么PPO 中，critic 的输入使用的是当前时刻之前的上下文 (x, y_{ 输出：每个 time‑step 的状态价值估计 第 3 层：构造 Token‑级 Reward & Advantage 目的：根据模型输出构建 token‑级 reward，并计算 advantage。 KL 惩罚（每个 token）： Reward 分配： 累积折扣收益（Return-to-go）： 优势估计（Aₜ）： 第 4 层：PPO 更新（Actor 和 Critic） 目的：依据 PPO 的目标函数更新策略与价值网络。 新 actor（） 输入：原 batch 的 prompt 序列 输出：新 log-probs 损失函数（PPO-Clip + KL penalty）： L_{\text{actor}} = \mathbb{E}_t \left[ \min \Big( r_t A_t,\; \text{clip}(r_t,1-\epsilon,1+\epsilon) A_t \Big) \right] - \beta\,\mathbb{E}_t[\text{kl}_t] 其中 新 critic（） 小结： 个人理解： 如图中所示也可以看出，其实左边的value模型接收的输入是t时刻的状态，但是实际上一共有1~T个时刻！ 所以我们可以理解为，这样写是要求value模型必须是一个causal因果模型， value只能依赖当前状态（prompt + 已生成的可见的前文）去给当前状态打分，而不能看到未来的信息！因为它的任务是预估未来的信息。 但是在实际操作中，我们已经获得了prompt + actor给出的完整response， 因此我们在操作上，就是将整个序列塞给value作为输入！ 不过我们又做了一个causal mask + teacher forcing的事情来让value打分。 其中： 在 PPO 中，critic 的输入使用的是当前时刻之前的上下文 (x, y_ 为什么是 y_ 总结： 批量对 prompt+付出的每个位置 y_ 再po一次第七个问题的个人理解： 个人理解： 如图中所示也可以看出，其实左边的value模型接收的输入是t时刻的状态，但是实际上一共有1~T个时刻！ 所以我们可以理解为，这样写是要求value模型必须是一个causal因果模型， value只能依赖当前状态（prompt + 已生成的可见的前文）去给当前状态打分，而不能看到未来的信息！因为它的任务是预估未来的信息。 但是在实际操作中，我们已经获得了prompt + actor给出的完整response， 因此我们在操作上，就是将整个序列塞给value作为输入！ 不过我们又做了一个causal mask + teacher forcing的事情来让value打分。 其中： 问题： 但是我们不是一次性生成了所有prompt + response的吗？所以具体critic只用y_ 是的，你的理解完全正确 ——在 PPO 中，新旧 critic 的输入方式可以通过 teacher forcing + causal mask 实现，只看历史 tokens 而不泄露未来信息。 为什么只用 而不包括 ？ 实现方式：只需一次前向，使用 teacher forcing + causal mask 因为你在 rollout 阶段已经生成了整个响应 sequence ，所以 critic 只要： 这就是典型的 teacher forcing。不需要手动循环 t，只需一个 batch forward + causal mask，即可获得所有 time-step 的 value 输出。 小结： TRL/PPOTrainer 就是这样在一次 batch 数据前向中完成多时刻的 critic 估值的，无需显式循环，非常高效。
prompt x
├─▶ old actor ─▶ response y, actor log‑probs
拼接完整序列 (x,y)
├─▶ reward model ─▶ reward_score at token N
├─▶ reference model ─▶ ref log‑probs for every token
每个 token 的生成上下文 (x,y_{
6. 给出清晰明确分层的ppo流程
7. 为什么PPO 中，critic 的输入使用的是当前时刻之前的上下文 (x, y_{
在 RL 中，每个 time-step 的状态表示环境当前状况，即当前所见的历史信息。在文本生成中，step 的状态是 prompt 和已经生成的 tokens ，即 (x, y_
critic 的目标是预测从这个状态开始，到未来所有奖励的期望值 。如果 critic 知道了后续 token（甚至结尾 token），它就“偷看未来”了，估值会过高，违反 causal consistency。
critic 项用来计算优势 。这里的 应严格基于 当前时刻可见的上下文，这样 才是合理的差值(ar5iv.labs.arxiv.org)。
8. 在ppo实际操作中如何实现critic 的输入仅使用当前时刻之前的上下文 (x, y_{