在强化学习中，PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一种基于策略梯度的方法，用于训练强化学习智能体。PPO算法中引入Critic模型的主要目的是为了提供一个价值估计器，用于评估状态或状态动作对的价值，从而辅助策略的更新和优化。
虽然奖励模型（Reward Model）可以提供每个状态或状态动作对的即时奖励信号，但它并不能直接提供对应的价值估计。奖励信号只反映了当前动作的即时反馈，而并没有提供关于在长期时间尺度上的价值信息。
Critic模型的作用是估计状态或状态动作对的长期价值，也称为状态值函数或动作值函数。Critic模型能够学习和预测在当前状态下采取不同动作所获得的累积奖励，它提供了对策略改进的指导。PPO算法使用Critic模型的估计值来计算优势函数，从而调整策略的更新幅度，使得更有利于产生更高长期回报的动作被选择。
另外，Critic模型还可以用于评估不同策略的性能，为模型的评估和选择提供依据。PPO算法中的Actor-Critic架构允许智能体同时学习策略和价值函数，并通过协同训练来提高性能。
因此，在RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）中，PPO算法需要Critic模型而不是直接使用奖励模型，是为了提供对状态或状态动作对的价值估计，并支持策略的改进和优化。Critic模型的引入可以提供更全面和准确的信息，从而增强算法的训练效果和学习能力。