。因为我现在不打算把MAB的框架和RL的框架分的过于鲜明。这是因为虽然UCB算法和Thompson sampling都最早是在MAB的框架下发明和研究的,然而它们所蕴含的思想其实可以比较容易的被推广到RL的框架里面(虽然这是比较后来的事情了)。因此,本篇我们就接着上次在MAB框架下讲的UCB算法,讲讲这种算法可以如何延伸到强化学习的...
即使bandit问题是比较简单的RL问题,我们还是应该考虑一个随着反馈而自动调整的算法。 事实上,如果我们现在定义 n_t(a) ,这个量表示截止时间 t ,arm a 被选择过的次数。根据前一节定义的clean event,我们可以定义 \mu(a) 的上下界: \text{UCB}_t(a)=\bar \mu_t(a)+\sqrt{\frac{2\log T}{n_t(a...
总的来说，UCB算法在RL中的应用展示了其从单臂问题到复杂决策过程的强大适应性，然而还有理论上的差距需要进一步研究。通过深入理解这些算法，我们可以更好地在实际问题中应用强化学习技术。
EMaQ,一个简单的RL算法,在所有在线/离线/部署限制的环境下都能出奇的好用。它比之前的离线方法需要更少的函数近似,并且在在线RL中可以达到SAC的效果。http://t.cn/A6ygRxLe
RLHF:在线方法与离线算法在大型语言模型校准中的博弈 一、引言 二、RLHF概述 三、在线方法与离线算法的对比 四、实验验证与代码实例 一、引言 在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的校准已成为一个备受关注的热点。基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,简称RLHF)作为一种有效的校准方法...
分析TS算法时，考虑将其UCB和LCB的设定与后悔值分解，使分析更加简洁。本文阐述了TS算法与UCB算法之间的内在联系，强调了TS算法在贝叶斯框架下平衡探索与利用的自然特性。本文旨在介绍TS算法在贝叶斯臂问题中的应用，并与贪心算法、UCB算法进行对比。未来文章将探讨TS算法在更广泛的强化学习（RL）情境中的...
为缓解以上问题，最近谷歌大脑与 UC 伯克利、X 实验室共同提出一种并发 RL 算法，使机器人能够像人一样「边做边思考」。目前，该论文已被 ICLR 2020 接收。 该研究在如下情况中研究强化学习：在受控系统随着时间演变的过程中同时对动作进行采样。换句话说，所研究的机器人必须在执行着上一个动作的同时考虑下一个...
本文,来自 Google DeepMind 的研究者提出了一种简单的算法使 LLM 与人类偏好对齐,他们将该方法命名为 ReST(Reinforced Self-Training)。不同于 RLHF 使用人类反馈改进语言模型,ReST 通过生成和使用离线数据进行训练,从而使得 LLM 与人类偏好保持一致。 给定一个初始 LLM 策略,ReST 能够根据该策略生成数据集,然后该数...
玩不起RLHF?港科大开源高效对齐算法RAFT「木筏」,CV/NLP通用 开源大模型火爆,已有大小羊驼 LLaMA、Vicuna 等很多可选。 但这些羊驼们玩起来经常没有 ChatGPT 效果好,比如总说自己只是一个语言模型、没有感情 blabla,拒绝和用户交朋友。 归根结底,是这些模型没有 ChatGPT 那么对齐(Alignment),也就是没那么符合人...
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