PPO(Proximal Policy Optimization)算法是 OpenAI 在 RLHF 阶段采用的算法。PPO 算法中涉及到多个模型的协同训练和推理,设计和实现一套高效、准确的 RLHF 训练系统是多模态模型研究领域的关键挑战之一。 在2024 年的 QCon 上海站上,小红书资深技术专家、RLHF 自研框架负责人于子淇发表了题为《基于 PPO 的多模态大模...
PPO 方法一:截断-clip 方法二:惩罚-penalty 附录1:线搜索法、信赖域法 1. 最速下降法 2. 牛顿法 3. 再谈最速下降法 4. 拟牛顿法 5. 共轭梯度法 6. 自然梯度法 附录2:拉格朗日乘子法 附录3:费舍尔信息 本文为原创,转载请联系作者微信号:firechecking 系列教程简介及目录见:《从零实现强化学习、RLHF、...
15.3.4 RLHF中的PPO算法——KL散度书名: 从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM作者名: 王晓华本章字数: 879字更新时间: 2024-12-31 17:38:20首页 书籍详情 目录 听书 自动阅读00:04:58 摸鱼模式 加入书架 字号 背景 手机阅读 举报 上QQ阅读APP看后续精彩内容 下载QQ阅读APP,第一时间看更新...
2. 先进行SFT过程,此过程中principles用于自我批判(critique)和自我修正(revision),得到的数据进行sft; 3. 在RLAIF过程中,用上一步得到的模型生成responses,再用LLM基于principles来打分(形式化为multiple choice problem,选出更prefer的),以此训练PMs,再进行PPO训练。 有些细节很重要: 1. 大量使用COT来加强透明度和...
综合来看,小红书基于PPO的多模态大模型RLHF系统,不仅代表了其在AI领域的前沿探索,更展现了对于未来智能科技发展的深刻洞察。各大企业与研究机构无疑应当以此作为借鉴,结合自身条件,推动AI及其相关应用的深度发展。希望在不久的将来,人工智能能够真正实现人机协同,助力社会的各项进步与发展。
随着大模型技术从技术变革转向产业变革,AI领域研究的热门方向——多模态大语言模型正迎来新的突破。在2024年的QCon上海站上,小红书资深技术专家于子淇分享了其团队在基于PPO的多模态大模型RLHF系统设计与优化方面的最新成果,引发了广泛关注。 RLHF(基于人类反馈的强化学习)是提升大模型对齐人类价值观和偏好能力的关键技术...
PPO(Proximal Policy Optimization)算法是 OpenAI 在 RLHF 阶段采用的算法。PPO 算法中涉及到多个模型的协同训练和推理,设计和实现一套高效、准确的 RLHF 训练系统是多模态模型研究领域的关键挑战之一。 在2024 年的 QCon 上海站上,小红书资深技术专家、RLHF 自研框架负责人于子淇发表了题为《基于 PPO 的多模态大模...
PPO(Proximal Policy Optimization)算法是 OpenAI 在 RLHF 阶段采用的算法。PPO 算法中涉及到多个模型的协同训练和推理,设计和实现一套高效、准确的 RLHF 训练系统是多模态模型研究领域的关键挑战之一。 在2024 年的 QCon 上海站上,小红书资深技术专家、RLHF 自研框架负责人于子淇发表了题为《基于 PPO 的多模态大模...
PPO(Proximal Policy Optimization)算法是 OpenAI 在 RLHF 阶段采用的算法。PPO 算法中涉及到多个模型的协同训练和推理,设计和实现一套高效、准确的 RLHF 训练系统是多模态模型研究领域的关键挑战之一。 在2024 年的 QCon 上海站上,小红书资深技术专家、RLHF 自研框架负责人于子淇发表了题为《基于 PPO 的多模态大模...
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