1. 寫在前面

強化學習（Reinforcement Learning，RL）在大型語言模型（Large Language Model，LLM）的訓練中扮演著越來越重要的角色。特別是近端策略優化（Proximal Policy Optimization，PPO）算法，已成為對齊LLM與人類偏好的主流方法之一。本文將基于verl框架（很多復刻DeepSeek R1 zero模型的工作在用），深入淺出地講解LLM PPO的實現原理、計算邏輯以及對輸入數據的依賴關系。

2. PPO算法基礎

在深入代碼實現之前，讓我們先了解PPO算法的基本原理。

2.1 PPO算法概述

PPO是一種策略梯度算法，它通過限制每次更新的策略變化幅度，實現穩定高效的策略優化。在LLM領域，PPO主要用于解決以下問題：

1. 如何讓LLM生成符合人類偏好的文本
2. 如何在保持語言能力的同時，調整模型行為
3. 如何高效地利用有限的人類反饋數據

2.2 PPO在LLM中的應用

在LLM中應用PPO通常涉及三個關鍵組件：

1. 策略模型（Policy M