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一、大模型强化学习：详细内容

1.1 定义与学科定位

大模型强化学习，是指将强化学习（Reinforcement Learning, RL）的序贯决策框架与大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）的表示学习能力相结合，通过奖励信号驱动的试错交互，使语言模型从“被动文本生成器”进化为“主动适应环境的智能决策体”。

强化学习已成为LLM后训练技术栈中最重要的技术之一。它是促成GPT-3向InstructGPT转变的关键要素，也是当前推理能力提升浪潮的核心驱动力。

1.2 核心范畴

大模型强化学习涵盖三个层次：