咨询一下RLHF算法的细节

[WilfChen]

通常PPO算法需要收集一个episode的数据，计算整个episode的DiscountedReturn/Advantage/GAE，用来更新Critic
在情感分析或者对话任务中，一个episode是什么？

[HarderThenHarder]

Hi，通常我们把一个句子当成一个episode。

以对话系统为例，我们将生成一个句子看作是一个「序列决策」任务，每生成一个字可以看成一个 RL 中的 step。

在每一个 step 下：将先前已经生成的字（history state）作为 observation，action 是在所有词表中选择一个确定的词，action space 为词表大小（vocab_size）。

按照上述逻辑，生成一个完整的句子就是一条完整的 trajectory，包含了每一个 step 下的 action，那么 total reward 就是对这个句子的评分，这样就可以计算每一个 step action 的 discount reward（即句子序列中每一个字生成的 reward ）。

希望能够解答你的问题 :)

[WilfChen]

解释的非常清楚，非常感谢