# RL z nagrodą

EN: **Reinforcement learning with rewards** · id `rlpolicy`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Trenowanie i dostrajanie](https://aiatlasgraph.com/t/training.md) › [Post-training](https://aiatlasgraph.com/t/posttraining.md) › [Preferencje i RL dla LLM](https://aiatlasgraph.com/t/preferences.md) › RL z nagrodą

## Description

- PL: Iteracyjne poprawianie polityki modelu pod nagrodę bez oddalania się od zachowania wyjściowego. Droższe i wrażliwe na hiperparametry.
- EN: Iteratively improving the model's policy against a reward while staying close to its starting behaviour. Costlier and sensitive to hyperparameters.

## In one sentence

- PL: To poprawianie sposobu odpowiadania modelu przez nagrody za generowane próby.
- EN: This improves a model's response behaviour through rewards for generated attempts.

## Problem it solves

- PL: Same wzorcowe odpowiedzi nie pokazują, jak model ma zmienić swoje własne próby na bardziej użyteczne.
- EN: Reference answers alone do not show how a model should turn its own attempts into more useful ones.

## What it does

- PL: Model generuje odpowiedzi, otrzymuje ocenę i aktualizuje ustawienia, często z kontrolą odchylenia od zachowania wyjściowego.
- EN: A model generates responses, receives scores and updates parameters, often with limits on deviation from its starting behaviour.

## Everyday example

- PL: W treningu model proponuje rozwiązania zadania, a nagroda za poprawny wynik wpływa na jego kolejne próby.
- EN: During training, a model proposes task solutions, and rewards for correct results influence subsequent attempts.

## This concerns you if you…

- PL: potrafisz nadawać nagrody za próby modelu
- PL: chcesz zmieniać zachowanie na podstawie wyników
- EN: can assign rewards to model attempts
- EN: want behaviour to change based on results

## Keywords

policy gradients · rollout sampling · verifiable rewards · learned reward functions · KL penalty · PPO · GRPO · reward normalization

## How it works

- PL: Polityka generuje odpowiedzi, którym weryfikator lub model nagrody przypisuje wyniki. Gradient polityki zwiększa prawdopodobieństwo korzystnych próbek, a ograniczenia aktualizacji i kary za odejście od odniesienia regulują zmianę zachowania.
- EN: Policies generate responses scored by verifiers or reward models. Policy gradients increase favourable-sample probabilities, while update constraints and penalties for reference divergence regulate behavioural change.

## Limits

- PL: Generowanie i ocena próbek zwiększają koszt oraz wariancję uczenia. Nagroda może mieć luki; zbyt silna optymalizacja lub słaba regularizacja prowadzą do utraty jakości poza ocenianym zadaniem.
- EN: Generating and evaluating samples increases costs and learning variance. Rewards can have loopholes; excessive optimisation or weak regularisation can degrade quality outside evaluated tasks.

## Key terms

- PL: **rollout**: Próbka zachowania wygenerowana przez aktualną politykę do oceny i uczenia.
- PL: **kara KL**: Koszt ograniczający różnicę rozkładów polityki i modelu odniesienia.
- EN: **rollout**: A behaviour sample generated by the current policy for evaluation and learning.
- EN: **KL penalty**: A cost limiting distribution differences between policy and reference models.

## Know first

- [Gradient polityki (REINFORCE) (Policy gradient methods (REINFORCE))](https://aiatlasgraph.com/t/policygradient.md)
- [Strategie dekodowania (Decoding strategies)](https://aiatlasgraph.com/t/decoding.md)

## Examples

- PL: PPO · GRPO · model nagrody lub funkcja nagrody · modele rozumujące
- EN: PPO · GRPO · reward model or reward function · reasoning models

## Subtopics (4 direct, 4 in total)

- [Destylacja posterioru świadoma drzewa dla długich agentów (Tree-aware posterior self-distillation for long-horizon agentic RL)](https://aiatlasgraph.com/t/treeopsd.md): Critic-free tree-aware posterior self-distillation for credit assignment in agentic RL.
- [GRPO i warianty bez krytyka (GRPO and critic-free policy optimization)](https://aiatlasgraph.com/t/grpo.md): A PPO variant without a separate value model: the model samples a group of answers to the same prompt and estimates advantage relative to rewards within that group. This reduces memory requirements and is used in several newer reasoning-training recipes.
- [Klasyczny RLHF: SFT → model nagrody → PPO (Classic RLHF pipeline with PPO)](https://aiatlasgraph.com/t/rlhfppo.md): The three-stage RLHF recipe popularised by InstructGPT: supervised fine-tuning on demonstrations, training a reward model from human rankings, then policy optimisation with PPO while constraining divergence from a reference model.
- [Uczenie agentów na trajektoriach wielosesyjnych (Multi-session agentic reinforcement learning)](https://aiatlasgraph.com/t/mosaicmsarl.md): Critic-free hierarchical advantage optimization for agent trajectories composed of multiple sessions.

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Obchodzenie celu: reward hacking i służalczość (Reward hacking, specification gaming and sycophancy)](https://aiatlasgraph.com/t/rewardhacking.md)
- [Proximal Policy Optimization (PPO) (Proximal policy optimization (PPO))](https://aiatlasgraph.com/t/ppo.md)
- [RL z weryfikowalnymi nagrodami (RLVR) (Reinforcement learning with verifiable rewards)](https://aiatlasgraph.com/t/rlvr.md)

## Sources

- [LLM Course (Maxime Labonne)](<https://github.com/mlabonne/llm-course>) `mlabonne-llm-course` · by Maxime Labonne

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/rlpolicy · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30