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「PPO」找到 37 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…/待完成/失败的任务状态 3. 训练策略选择 方法 适用场景 关键点 DPO 偏好数据充足、快速迭代 直接用偏好对，无需显式RM PPO 需要精细控制、复杂奖励 注意KL散度约束，防止模式崩溃 Online DPO/RLAIF 真实用户反馈 建立实时反馈收集管道 4. Agent专项技巧 工具调用验证：将工具执行结果作为环境反馈，形成真实奖励 拒绝采样：对同一任务采样多条轨迹，用最优轨迹做SFT+RL 课程学习：从单工具→多工具→嵌套调用逐步提升难度 5. 工程落地要点 分离…
匹配正文：…束，避免单一CTR导向 偏好优化选型：DPO用同一用户/上下文下的chosen/rejected偏好对训练，不必另训显式奖励模型；PPO使用在线/近在线采样与奖励。点击/未点击有曝光、位置和选择偏差，不能直接当作无偏偏好。两者应在固定数据与业务指标上比较。 负样本治理：曝光未点击可作为带噪候选，须考虑用户是否看见、位置与反馈延迟；与随机负样本、人工偏好及去偏方案做对照。 3. 系统集成：RAG与Agent的深度融合 用户Query → Agent规划（意图识别→工具调用）→ …
匹配正文：…0% + 失败恢复案例30% 阶段2：在线强化学习 奖励模型：结果奖励（任务完成）+ 过程奖励（格式合规、不重复调用） 算法选择：PPO初期稳定，DPO后期高效迭代 关键技巧：引入"拒绝采样"过滤低质量轨迹，减少探索成本 五、评估机制 离线评估：单元测试（单工具准确率）→ 集成测试（多轮任务成功率） 在线评估：A/B桶对照，关注长尾case的badcase率 安全护栏：敏感操作人工确认、幻觉检测模型并行运行
学习内容与项目面试，在同一条路上。