Proximal policy optimization
Yazeka
5 farklı kaynaktan alınan bilgiyle göre
Proximal Policy Optimization (PPO), pekiştirmeli öğrenme algoritmalarından biridir ve politika gradyan yöntemleri temelinde çalışır. Temel amacı, mevcut politikayı küçük ve istikrarlı güncellemelerle optimize ederek eğitim sürecini stabil hale getirmektir.
Clipped surrogate objective mekanizması ile politika güncellemelerinin aşırı sapmasını önler. Bu, özellikle büyük dil modelleri gibi karmaşık sistemlerde performansın çökmesini engeller.
OpenAI tarafından geliştirilen PPO, basitliği, verimliliği ve geniş uygulama alanlarıyla öne çıkar. Robot kontrolü, oyun oynama ve dil model hizalama gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.