Оптимизация на проксимална политика (PPO)

Proximal Policy Optimization (PPO) е алгоритъм за обучение с подсилване (reinforcement learning), разработен от OpenAI през 2017 г.

Математически механизъм

PPO използва орязана сурогатна целева функция (clipped surrogate objective), която предотвратява твърде големи и дестабилизиращи промени в политиката на агента при единична стъпка на обучение.

Значение за LLM и роботиката

PPO е фундаменталният алгоритъм, използван при обучението с подсилване чрез човешка обратна връзка (RLHF) при ChatGPT, както и при симулация на сложни физически траектории в автономния контрол.