self-play RL学习笔记

让AI用随机的路径尝试新的任务，如果效果超预期，那就更新神经网络的权重，使得AI记住多使用这个成功的事件，再开始下一次的尝试。——llya Sutskever

这两天炸裂朋友圈的OpenAI草莓大模型o1和此前代码能力大幅升级的Claude 3.5，业内都猜测经过了自博弈强化学习（self-play RL）。

1、什么是self-play RL？

self-play RL的核心概念其实并不复杂。可以想象一场自我博弈的游戏，AI自己和自己“对打”，通过反复尝试、调整策略，逐步学习如何在特定环境中取得更好的结果。这种机制让AI能够像人类一样，不断进行探索与反思，以寻找更优解。

例如，AlphaGo正是依靠self-play RL，在无数场自我对弈中学会了如何打败人类顶尖棋手。通过这种不断的尝试、失败和进步，AI可以自主地提高自己的能力。

为了更好理解self-play RL，可以类比一下运动员的训练过程。一个马拉松运动员虽然掌握了基本的跑步技巧，但如果想要取得更好的成绩，必须通过反复训练来找到最适合自己的节奏、姿势、饮食等关键细节。在每次训练中，他会根据前一次的经验，做出调整，不断改进，直到达到最佳状态。

self-play RL的工作原理类似：AI不断在自己设计的场景中进行“训练”，每次调整策略，优化路径，最终取得最佳的决策能力。

2、self-play RL和LLM的关系

LLM，例如GPT系列，依靠海量的数据进行预训练，学习现有的知识和模式。但是，预训练的核心问题在于，AI只能“利用”这些已有的知识，缺乏“探索”新知识的能力。这也是现有LLM逐渐遇到瓶颈的原因之一。

self-play RL与LLM的结合，则为AI带来了突破性的新机会。它为模型提供了一种自主探索的能力，让它不再局限于预训练的框架内，能够通过模拟场景中的探索，自我生成新的数据，从而提升逻辑推理能力。这使得GPT-4以上更聪明的LLM有可能利用self-play RL，在一些任务上变得更加智能。

3、LLM和强化学习应该怎么相互补充？

LLM可以提供对环境的理解和解释能力，而强化学习可以在此基础上做出决策。例如，在自动驾驶汽车中，LLM可以解释交通标志和道路情况，而强化学习可以决定如何驾驶。同时，强化学习生成的决策可以通过LLM转换成自然语言，使得决策过程更加透明和易于理解。

在强化学习的训练过程中，LLM可以帮助智能体更好地与人类或其他智能体进行交流，从而提高学习效率。

4、self-play RL，它与传统的强化学习区别是什么?

经典三大范式（监督学习、非监督学习、强化学习）中只有强化学习的假设是让AI进行自主探索、连续决策，这个学习方式最接近人类的学习方式，也符合我们想象中的AI agent应该具备的自主行动能力。LLM在"利用"现有知识上做到了现阶段的极致，而在"探索"新知识方面还有很大潜力，RL的引入就是为了让LLM能通过探索进一步提升推理能力。

self-play RL是一种特殊类型的强化学习，它与传统的强化学习的主要区别在于学习过程中的互动方式。在传统的强化学习中，智能体（agent）通常与一个静态的环境互动，环境提供状态和奖励，智能体通过与环境的交互学习最优策略。而self-play RL中，智能体通常与自己或其他智能体进行博弈，例如在围棋、国际象棋或多人游戏中，智能体通过与自己的不同版本或策略进行对抗来学习，从而提高策略的性能。

在自博弈强化学习中，智能体通过模拟对抗来探索和改进策略，这种方法可以更有效地发现策略中的弱点和潜在的改进空间。自博弈强化学习的一个典型例子是AlphaGo，它通过与自身的不同版本进行大量的围棋对局来学习，最终超越了人类顶尖棋手。

5、self-play RL的机制

self-play RL的核心机制可以分为三个关键步骤：

• 环境：AI所处的环境非常重要，比如下棋时的棋盘，或与用户对话的场景。AI通过与环境互动，收集关于其行为是否成功的反馈。
• 智能体：AI是一个智能体，它可以做出决策和行动。它通过观察环境的反馈，调整自己的行为，以实现更高的目标。

• 奖励机制：AI在完成任务时，会根据其表现收到“奖励”。这个奖励系统帮助AI判断自己做得是否好。比如，AI下棋时，接近胜利会得到正面的反馈，这种机制引导其选择更优的策略。

self-play RL的机制依靠不断的循环，智能体通过多次“自博弈”，优化自己的行动策略。这种自我驱动的学习方式，使得AI能够比单纯依赖预训练的模型在复杂场景中更具适应性和灵活性。

6、只有“聪明”的LLM才能进行self-play RL

一个非常关键的问题是，self-play RL并不是任何AI都可以执行的任务。正如你不能指望一个初学者在没有基础知识的情况下通过自己探索掌握高难度的技能，AI也是一样。只有GPT-4或以上这种聪明的大模型，具备足够的逻辑能力和推理基础，才能利用self-play RL进行有效的自我提升。

这一点类似于，你只有在拥有一定基础能力的情况下，才能通过自学和实践取得突破。因此，self-play RL在当前只有那些已经非常强大的LLM中才可能发挥作用，特别是当模型已经通过预训练掌握了足够的基础知识时，它才能在更复杂的任务中实现自主探索和提升。

7、范式转移与非共识

self-play RL通过让AI自己和自己进行博弈和反馈循环，能够显著提升AI的推理能力和任务完成能力。在大模型（如GPT-4）发展的道路上，它是一个关键的范式转移，标志着AI从单纯的知识“利用”向自主“探索”的方向前进，self-play RL开启了新赛道。

大部分人还没意识到，在纯靠语言模型预训练的Scaling Law这个经典物理规律遇到瓶颈后，多家硅谷明星公司已经把它们的资源重心押宝在一条新路径上：self-play RL。只不过，这个范式转移还未形成共识......

Reference

LLM新范式：OpenAIo1，self-playRL和AGI下半场

LLM的范式转移：RL带来新的ScalingLaw