近端策略優化（Proximal Policy Optimization, PPO）算法是強化學習領域的一種新穎且高效的策略優化方法，在近年大規模語言模型的人類反饋強化學習（Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF）中發揮了關鍵作用。本文將以學術嚴謹的風格，詳細闡述 PPO 算法的原理及其在 RLHF 場景下的實現細節。內容包括：PPO 基本概念及特點、PPO 在 RLHF 中訓練流程的主要步驟、PPO 中重要性采樣用于修正策略差異的機制、Actor-Critic 架構下雙網絡設計在 RLHF 中的應用原理、KL 散度（Kullback-Leibler 散度）在 RLHF 中的雙重作用，以及 PPO-Clip 與 PPO-Penalty 兩種變體的數學形式差異和各自適用場景。

1. 近端策略優化（PPO）簡介

近端策略優化（PPO）是一種基于策略梯度的深度強化學習算法。PPO 由 OpenAI 團隊于 2017 年提出，旨在在保證策略更新穩定性的同時提高訓練效率。與經典的策略梯度方法（如 REINFORCE）相比，PPO 引入了“近端”約束，避免每次更新時策略發生過大變化