强化学习从人类反馈（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）是一种将人类反馈融入机器学习模型训练的技术。通过将人类的偏好、评价或直接指导等反馈作为奖励信号，训练奖励模型，再利用该奖励模型通过强化学习来优化智能体的策略，使智能体的行为与人类期望和偏好保持一致。传统强化学习依赖预先
优化器(Optimizer):通过强化学习算法(如 PPO)更新策略模型。 2. 数据标注范式 人类反馈的收集方式直接影响系统性能,常见模式包括: 3. 奖励建模技术 将人类反馈转化为可优化的数值信号是 RLHF 的核心挑战。以对话系统为例: 对比学习法:给定同一提示的多个回答,要求标注者排序(如回答 A > B > C),通过 Bradley-...
二、Actor-Critic 强化学习算法 在基于策略的强化学习中,最优策略是通过直接操纵策略来计算的,而基于值的函数通过寻找最优值函数隐式地找到最优策略。基于策略的强化学习在高维和随机连续行动空间以及学习随机策略中非常有效。同时,基于价值的强化学习在样本效率和稳定性方面表现出色。 策略梯度强化学习的主要挑战是高梯...
因此,基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,简称RLHF)应运而生,为模型的训练提供了一种新的思路。 什么是RLHF? RLHF是一种结合了机器学习中的强化学习算法与人类主观判断的训练技术。这种方法旨在利用人类的直觉和判断力来指导人...
在发现人类反馈的奖励在强化学习中有一定的作用后,OpenAI的科研人员便继续考虑如何在大模型训练中加入RLHF,也便有了后续的一系列工作。 在介绍后续的工作前,我们先介绍两个在RLHF中发挥着重要角色的人物:Paul Christiano和Dario Amodei 首先是Paul Christiano: ...
在强化学习中,反馈稀疏是一个比较常见同时令人头疼的问题。因为我们大部分情况下都无法得到有效的反馈,模型难以得到有效的学习。为了解决反馈稀疏的问题,一种常用的做法是为Agent增加一些内在的目标使反馈变的不再稀疏。 本文将介绍一种修改目标,使有效回报数量变多的方法。该方法称简称HER (paper地址):https://arxiv...
反馈强化学习 概述 反馈强化学习(Reinforcement Learning with Feedback)是一种机器学习方法,旨在使智能体通过与环境的交互,根据反馈信号来学习如何在特定任务中做出决策。该方法的核心在于通过试错法来优化行为策略,智能体在每一步决策后会收到来自环境的奖励或惩罚信号,从而调整未来的决策。反馈强化学习在诸多领域的应用...
反馈的强化学习(Reinforcement Learning with Feedback,简称RLF)是一种机器学习方法,旨在通过与环境的交互来学习决策策略。在这一过程中,智能体会根据环境反馈的奖励或惩罚来调整其行为,以最大化长期收益。反馈的强化学习在多个领域中得到了广泛应用,包括机器人控制、游戏AI、金融投资及医疗决策等。随着人工智能技术的不...
人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）是一种机器学习方法，旨在使智能系统从环境中学习，以最大化某种特定目标。该方法通过引入“奖励”和“惩罚”信号，让系统自行探索环境并学习最佳行为策略。与传统的监督学习不同，强化学习并不要求人工标注训练数据，而是依靠反馈信号和...
人类反馈强化学习(RLHF)作为提升大语言模型(LLM)与人类偏好对齐的重要手段。现有 RLHF 方法在处理不断变化的人类偏好时,往往需要对 LLM 进行全参数重新训练,这在实际应用中面临着时间、计算成本及数据隐私等方面的巨大挑战。 依托哈尔滨工业大学(深圳)和鹏城实验室共同开展的研究,本论文提出一种持续近端策略优化(CPPO...