奖励函数是强化学习中的一个关键概念，用于衡量智能体在给定环境状态下采取某个动作后所获得的奖励或惩罚。奖励函数作用 奖励函数为智能体提供了学习目标，指导智能体通过最大化累积奖励来学习最优策略。奖励函数的重要性 实现目标导向 奖励函数能够将学习目标转化为可量化的奖励信号，使智能体能够明确地知道哪些行为是有...
1. 奖励函数 vs. 奖励模型 对比项奖励函数(Reward Function)奖励模型(Reward Model, RM) 定义 直接计算奖励的数学函数 通过一个模型学习如何给出奖励 计算方式 直接用数学公式衡量模型输出的质量,如 IoU、BLEU 训练一个单独的神经网络,输入模型输出,预测一个奖励分数 适用任务 结构明确、可计算的任务(如目标检测、...
奖励函数形式是用于定义奖励机制的数学表达式 。它在诸多领域有着关键作用，引导系统朝着期望方向发展 。线性奖励函数形式简单直观，如R(s,a)=w1x1 + w2x2 （R为奖励，wi为权重，xi为特征）。非线性奖励函数能捕捉复杂关系，像神经网络构建的奖励函数 。离散奖励函数适用于状态和动作离散的场景，如棋类游戏 。连续...
某种程度上,奖励函数设计可以看作 “面向强化学习的编程”,算法工程师根据特殊 “语法”,将期望的任务和目标 “翻译” 成奖励函数,由强化学习算法进行 “编译”,最后在 agent 与 environment 的交互过程中 “运行”(指导算法训练)。“编译器”(RL算法)的性能和 “编程质量”(奖励函数质量)共同决定了策略的性能 ...
AI其实可以在不篡改测试的情况下篡改奖励函数，但一执行测试就会露馅，最终学会了同时篡改奖励和单元测试，以逃脱惩罚。这个试验对于AI来说其实很困难，因为需要探索多个步骤。此外，与训练环境不同，Prompt提问中也没暗示AI要阿谀奉承，但AI还是从训练中掌握了泛化不正当行为的能力。不过还好，这种行为其实不算常见（在...
基于行为的奖励函数 基于动作的奖励:根据智能体采取的动作来给予奖励。例如在游戏中,某些攻击动作可能会根据其造成的伤害量给予相应的奖励,而防御动作可能根据成功防御的程度给予奖励。这种奖励函数可以引导智能体学习到特定的行为模式。 基于行为序列的奖励:考虑智能体的一系列动作序列是否符合预期的行为模式来给予奖励。比...
但是在 RLHF 里,我们希望用 PPO 算法利用人类反馈使得 LLM 和人类的偏好对齐,所以我们需要对 LLM 的生成设置奖励,越符合人类偏好的 LLM 生成给予更高的奖励,不符合人类偏好的 LLM 生成给予惩罚(负的奖励),但是奖励从哪里,奖励从奖励函数来,这就是 RLHF 奖励函数存在的意义。 训练数据 prompt -> 用户的输入 ...
奖励函数首先要与任务的目标一致。简单来说,就是让智能体知道哪些行为能获得奖励,哪些不能。这样,智能体才能逐渐学会如何更好地完成任务。 导引探索:鼓励智能体冒险 🚀 奖励函数还应该鼓励智能体探索未知领域。这样做不仅能让智能体更好地了解环境,还能帮助它找到最佳策略。毕竟,不探索怎么知道哪里有好东西呢?
1、IF函数的嵌套使用在人事运营工作中，我们经常需要依据奖励标准来计算员工的奖励。为了更高效地完成这一任务，我们可以利用IF函数进行多次嵌套，根据员工的绩效分数来迅速确定其奖励金额。具体的公式如下：=IF(B2>100,1000,IF(B2>80,800,IF(B2>60,500,IF(B2>40,300,100)))这个公式会依据单元格B2中的数值来...
合理设计的奖励函数能引导智能体更快达成目标。熵正则化以熵的概念为基础,衡量策略的不确定性。奖励函数的形式多样,可根据任务灵活定制。简单的奖励函数可能仅基于最终结果给予反馈。 复杂任务下的奖励函数需考虑多阶段和多因素。熵正则化有助于打破局部最优困境,找到更好策略。奖励函数可设置不同权重,突出关键行为的...