REINFORCE：LLM的简单在线强化学习

本文讨论了REINFORCE算法，作为大型语言模型（LLM）在线强化学习的一种简化方法，为更复杂的近端策略优化（PPO）提供了一种替代方案。核心思想是利用REINFORCE的相对简单性来实现更快的实验和更简单的实现，从而有可能在没有PPO的巨大开销的情况下释放在线RL的优势。本文可能探讨了简单性和性能之间的权衡，以及REINFORCE可能更适合微调LLM的特定场景。对于寻求LLM的实用RL解决方案的从业者来说，这是一个有价值的贡献。

• •REINFORCE为LLM的在线RL提供了一种比PPO更简单的替代方案。
• •简单性可以带来更快的实验和更简单的实现。
• •选择RL算法时，请考虑简单性和性能之间的权衡。