落笔太重，橡皮是擦不干净的

                                        —— 25.12.3

🧠 强化学习终极进化表 (从入门到前沿)

🔍 深度维度对比：PPO vs. GRPO vs. RLHF

由于这三个是目前大模型领域最容易混淆的概念，我再单独拉一个维度来对比它们。

1. 角色定位的区别

• PPO: 是一把锤子（算法）。它的作用是“让模型稳定地学习”。

• GRPO: 是一把更轻便的锤子（算法）。它的作用是“省力地让模型学习”。

• RLHF: 是盖房子的图纸（流程）。它规定了先打地基（SFT），再请监理（Reward Model），最后用锤子（PPO/GRPO）干活。

2. “裁判”是谁？(Reward 的来源)

• PPO (玩游戏时): 裁判是游戏程序（代码写死了，赢了+1，输了0）。

• RLHF: 裁判是模拟人类口味的 AI（Reward Model）。

• GRPO: 裁判是同行衬托（这一组答案里的平均分）。

3. 资源消耗 (显存/钱)

• GRPO: ⭐ (最省钱，只需要加载一个主模型)。

• PPO: ⭐⭐⭐ (最费钱，需要加载 主模型 + 评论家模型，如果是 RLHF 还要加 奖励模型)。

• Q-Learning: (不适用，它存不下大模型)。

🎓 总结：

• 如果你想入门理解原理：死磕 Q-Learning，只要把那几行代码搞懂，后面都是通的。

• 如果你想做个打游戏 AI：直接上 PPO，它是目前最好用的“万金油”。

• 如果你关注DeepSeek 和大模型前沿：去研究 GRPO，这是当下的版本答案。

• 如果你想训练自己的 ChatGPT：你必须走 RLHF 的全流程。