AI 系列：强化学习 vs 对比学习，简述
2025-09-13
1. 强化学习（Reinforcement Learning, RL）
含义
- 强化学习是一种「试错反馈」的学习方式，模型通过与环境交互，根据行为获得奖励（reward）或惩罚（penalty），逐步学习到最优策略。
- 在 LLM 领域，强化学习并不是让模型玩游戏，而是通过「人类反馈」或「偏好数据」去调整模型生成的分布。
典型应用场景
- RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）：用
人工标注的偏好数据训练奖励模型（Reward Model），再用 RL 算法（比如PPO）优化 LLM，使其更符合人类偏好。- 例如 ChatGPT、Claude 都用了 RLHF。
- RLAIF（Reinforcement Learning from AI Feedback）：用
另一个LLM模型（而不是人工）提供反馈，更高效。 - 长期规划任务：如智能体（Agent）需要多步推理、工具调用时，可以通过 RL 优化策略。
特点
- 通过
奖励信号对整体行为优化，更适合「对话质量、符合价值观、长期目标」类任务。 - 训练成本较高（需要
奖励模型+RL 算法+ 大规模算力）。
2. 对比学习（Contrastive Learning, CL）
含义
- 对比学习是一种
拉近正样本、拉远负样本的学习方式。 - 给定一对样本（
anchor+positive+negative），模型要学会把它们映射到相似的向量空间；同时，区分开负样本。
典型应用场景
- Embedding 模型训练：
- 句向量（Sentence Embedding）、文本匹配、语义检索（Retrieval）大量用对比学习（如 InfoNCE、Triplet Loss、CoSENT）。
- 对话模型的微调：
- 通过
正例=更符合人类偏好的答案，负例=较差答案，训练模型区分高低质量输出。
- 通过
- 跨模态学习：
CLIP：图像 ↔ 文本对比学习，学到共享语义空间。
特点
- 主要用于
表示学习（representation learning），尤其是检索、排序、匹配等需要明确区分相似与不相似的任务。 - 训练相对高效，不需要复杂奖励模型。
3. 两者对比
| 维度 | 强化学习 (RL) | 对比学习 (CL) |
|---|---|---|
| 目标 | 学会在环境中，通过奖励最大化找到最优策略 |
学会区分：相似 vs 不相似的样本 |
| 训练信号 | 奖励函数（通常来自人类反馈或奖励模型） | 样本对（正例 / 负例） |
| 应用重点 | 对话优化、价值观对齐、长序列策略 | Embedding、检索、排序、跨模态表示 |
| 难度 & 成本 | 训练复杂，需要奖励模型 & RL 算法 & 大算力 | 相对轻量，只需正负样本对 |
| 典型代表 | ChatGPT 的 RLHF，Agent 规划 | SimCSE、CLIP、BGE/M3E/XiaoBu Embedding |
4.总结
一句话总结：
- 强化学习 → 学
行为策略，用于人类对齐/对话优化。 - 对比学习 → 学
表示空间，用于语义检索/匹配。
原文地址：https://ningg.top/ai-series-rl-vs-cl-intro/