强化学习 (RL) 通过让模型学习试错过程来增强自然语言处理 (NLP)，从而优化使用传统监督学习难以实现特定目标。在 NLP 任务中，RL 智能体与环境（例如用户反馈或预定义指标）互动，从期望结果中获得奖励，并随着时间推移调整其行为以最大化这些奖励。当期望的输出不仅仅是匹配训练数据，而是实现可衡量目标（例如用户参与度或翻译质量）时，这种方法尤其有用。例如，通过 RL 训练的聊天机器人可以通过优化与用户回复或会话持续时间相关的奖励，学习生成能够延长对话的响应。
一个关键应用是在对话系统和文本生成中。传统的语言模型根据训练数据预测下一个词元，但 RL 可以针对更高级别的目标进行微调。例如，Google 的 Meena 聊天机器人使用 RL 来优化响应的“合理性”和“特异性”，并使用人工评估作为奖励。类似地，在机器翻译中，可以使用 RL 训练模型直接最大化 BLEU 或 ROUGE 分数等指标，这些指标衡量与参考翻译或摘要的一致性。RL 还支持使用人工反馈进行训练：OpenAI 的 ChatGPT 使用基于人工反馈的强化学习 (RLHF)，其中人类偏好指导奖励函数，帮助模型产生更有帮助和更一致的输出。
然而，RL 在 NLP 中面临挑战。语言任务涉及巨大的行动空间（例如，从庞大的词汇表中选择词语）和稀疏奖励（例如，用户的积极反应可能仅在多次交互后才发生）。策略梯度方法（例如，REINFORCE 或 PPO）等技术通过更新模型的参数来解决这个问题，以偏好即使在复杂场景中也能带来更高奖励的行动。RL 通常与监督式预训练结合使用，以确保在优化之前具有基础连贯性。对于开发人员来说，将 RL 集成到 NLP 流水线通常涉及定义清晰的奖励函数，利用 RLlib 或自定义 TensorFlow/PyTorch 实现等框架，以及平衡探索（尝试新的响应）与利用（使用已知的好策略）。虽然不是监督学习的替代品，但 RL 提供了一种灵活的工具，可用于根据实际目标改进 NLP 系统。