关键词:safe RL 仿真平台:MATLAB 主要内容:此代码展示了如何使用 Constraint Enforcement 块来训练强化学习 (RL) 代理。 此块计算最接近受约束和动作边界的代理输出的动作的修改控制动作。 训练强化学习代理需要 Reinforcement Learning Toolbox 。 在此示例中,代理的目标是使绿球尽可能靠近红球不断变化的目标位置。 ...
matlab哈密尔顿代码mlv_2020_project 快速深入比较安全强化学习与最新的深度强化学习的可验证安全性。 这项工作的重点是比较的DDPG实现及其在的Github实现。 安装和重现性 要安装和复制报告中显示的结果,您将需要安装(确保您具有Python3.7版本)并访问启用bash的终端。 一旦安装了Anaconda,请在终端中导航到该目录并运行 ....
有鉴于此,UC Berkeley 近日在其官方博客上发表了一篇题为《Constrained Policy Optimization》的文章,提出了一种提高强化学习安全性的新算法:约束型策略优化(CPO),希望能为强化学习走出实验室,安全可靠地迈向现实世界贡献一份价值。机器之心对原文进行了编译,链接请见文末。 深度强化学习已经在很难的控制问题上取得了...
模型中使用的强化学习机制可以概括为一个马尔科夫决策过程:给定代码片段C,代码注释模型生成自然语言单词序列作为其注释。在注释序列的末尾,让基于QC的代码检索模型使用生成的注释在代码库中检索相关的代码片段。软件检索到的代码片段能排在Top N中,则说明生成的注释很好,应该得到积极的奖励;否则获得消极的奖励。文章使用...
解决这个问题对于确保未来最先进的人工智能系统保持安全和有益于人类至关重要。当前的对齐方法,例如来自人类反馈的强化学习 (RLHF),依赖于人类监督。然而,未来的人工智能系统将能够做出极其复杂和创造性的行为,这将使人类难以可靠地监督它们。例如,超人模型可能能够编写数百万行新颖且具有潜在危险的计算机代码,即使专家...
见闻视角1、大模型从此有了“安全道德”数据库 如何从聊天机器人中剔除对人类有害的言论一直是备受关注的问题。 ChatGPT、Bard这类聊天机器人是如何做到尽量给出对人类友善的、诚实且有帮助的答案? 封闭大模型主要采用人工标注的方式,对大语言模型的回答内容进行打分,然后用强化学习方法从人类的反馈中学习(RLHF),但...
Llama 3在多个基准测试中表现出色,尤其在代码生成和复杂推理方面超越同行。得益于超过15万亿token的数据训练、优化的tokenizer以及新的信任与安全工具(如Llama Guard 2、Code Shield和CyberSec Eval 2),Llama 3在安全性和性能上均有显著提升。模型通过PPO和DPO从偏好排序中学习,增强了推理和编码能力。目前推出的8B和...