本教學為 Hugging Face 深度強化學習課程的一部分,深入探討當前最主流的強化學習演算法「近端策略優化 (PPO)」。文章解析了 PPO 如何透過「剪裁代理目標函數」解決傳統策略梯度法步長過大導致崩潰的問題,並引導讀者使用 Stable-Baselines3 進行實戰演練,是理解 LLM 對齊技術(如 RLHF)的重要基石。
本教學為 Hugging Face 深度強化學習課程的一部分,詳細解析 Advantage Actor Critic (A2C) 演算法。A2C 結合了 Actor(負責決策)與 Critic(負責評估)的優勢,並透過優勢函數(Advantage Function)降低變異數,提升訓練穩定度。讀者將學習其核心數學原理,並了解如何實作與訓練 AI 代理人。