提供一个实现细节的清单，类似于 近端优化策略的 37 个实施细节 (The 37 Implementation Details of Proximal Policy Optimization) 和 没有痛苦折磨的调试 RL (Debugging RL, Without the Agonizing Pain) 的风格;提供一个易于阅读且简洁的 RLHF 参考实现;这项工作仅适用于以教育/学习为目的的。对于需要更多功能...
在 奖励模型实现细节 中,我们讨论了诸如奖励标准化之类的细节。在 策略训练实现细节 中,我们讨论了拒绝采样和奖励“白化”等细节。 在PyTorch Adam 优化器在处理 RLHF 时的数值问题中,我们强调了 TensorFlow 和 PyTorch 之间 Adam 的一个非常有趣的实现区别,其导致了模型训练中的激进更新。 接下来,我们检查了在奖...
在奖励模型实现细节中,我们讨论了诸如奖励标准化之类的细节。在策略训练实现细节中,我们讨论了拒绝采样和奖励“白化”等细节。 在PyTorch Adam 优化器在处理 RLHF 时的数值问题中,我们强调了 TensorFlow 和 PyTorch 之间 Adam 的一个非常有趣的实现区别,其导致了模型训练中的激进更新。 接下来,我们检查了在奖励标签...
在奖励模型实现细节中,我们讨论了诸如奖励标准化之类的细节。在策略训练实现细节中,我们讨论了拒绝采样和奖励“白化”等细节。 在PyTorch Adam 优化器在处理 RLHF 时的数值问题中,我们强调了 TensorFlow 和 PyTorch 之间 Adam 的一个非常有趣的实现区别,其导致了模型训练中的激进更新。 接下来,我们检查了在奖励标签...
奖励模型实现细节 在本节中,我们讨论了奖励模型特定的实现细节。我们讨论了诸如奖励归一化和层初始化等细节。以下是这些细节,不按特定顺序排列: 奖励模型只输出最后一个 token 的值。 请注意,在对query和response的连接进行前向传递后获得的奖励将具有形状(B, T, 1),其中B是 BS(批量大小),T是序列长度 (始终相...
当下,RLHF/ChatGPT 已经变成了一个非常流行的话题。我们正在致力于更多有关 RLHF 的研究,这篇博客尝试复现 OpenAI 在 2019 年开源的原始 RLHF 代码库,其仓...
运行openai/lm-human-preferences说明：直观比较，我们运行原始RLHF代码，提供宝贵指标以验证和诊断复现。设置原始TensorFlow1.x代码需特定配置。实现细节：深入探讨与复现OAI工作相关的技术细节，如奖励与响应生成、填充token调整、HF transformers注解、奖励模型实现与策略训练细节、PyTorch Adam优化器与数值问题。
我们正在致力于更多有关 RLHF 的研究,这篇博客尝试复现OpenAI在 2019 年开源的原始 RLHF 代码库,其仓库位置位于openai/lm-human-preferences。尽管它具有 “tensorflow-1.x” 的特性,但 OpenAI 的原始代码库评估和基准测试非常完善,使其成为研究 RLHF 实现工程细节的好地方。
Llama 2 中使用 RLHF 的一些细节:margin r、reject sampling 和 PPO 何枝 欣赏每一个用逻辑阐述观点的人,不喜欢无论据的情绪输出。 118 人赞同了该文章 目录 收起 1. Reward Model(RM) 1.1 数据标注:好答案比坏答案好多少 1.2 奖励模型的训练 loss:添加好坏程度系数 margin 1.3 数据集组成 & ...
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。