Proximal Policy Optimization (PPO) for LLMs Explained Intuitively

Abstract

이 영상에서는 강화 학습에 대한 사전 지식 없이도 근접 정책 최적화(PPO)를 기본 원리부터 자세히 살펴봅니다. 영상을 마치면 PPO로 이어지는 핵심 강화 학습 구성 요소를 이해하게 될 것입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다. 🔵 정책 경사 🔵 행위자-비판자 모델 🔵 가치 함수 🔵 일반화 이점 추정

LLM(Large Language Model) 환경에서 PPO는 OpenAI의 o1/o3, 그리고 아마도 Claude 3.7, Grok 3 등과 같은 추론 모델을 학습하는 데 사용되었습니다. PPO는 AI 모델을 인간의 선호도에 맞춰 조정하는 데 도움이 되는 인간 피드백 강화 학습(RLHF)과 LLM에 추론 능력을 부여하는 검증 가능한 보상을 통한 강화 학습(RLVR)의 핵심입니다.

논문:

• PPO 논문: https://arxiv.org/pdf/1707.06347
• GAE 논문: https://arxiv.org/pdf/1506.02438
• TRPO 논문: https://arxiv.org/pdf/1502.05477