本文中,斯坦福大学等研究机构的团队探索用「对比偏好学习」替换掉「强化学习」,在速度和性能上都有不俗的表现。 在模型与人类意图对齐方面,根据人类反馈的强化学习(RLHF)已经成为一大流行范式。通常来说,RLHF 算法的工作过程分为两个阶段:一、使用人类偏好学习一个奖励函数;二、通过使用强化学习优化所学习的奖励来...
多模态Transformer模型还可以使视觉和语言特征会在不同的层之间进行交互,这种交互可以通过跨模态注意力层实现,其中模型学习如何将图像的某些部分与文本描述中的特定部分对应起来。 强化学习是指一个智能体(agent)通过与环境的交互来学习最优策略。具体来说,智能体通常是一个深度学习模型,而环境是指智能体进行交互的整个...
k-way n-shot Support Set:Support Set中有k个类别,每个类别;里有n个样本。 4、强化学习(Reinforcement Learning) 不是某种特定的模型和算法,指的是训练方法。 举例:下棋:每当落下一子,对方都会再落下一子,这时主体就要认识新的局面也就是新的环境,分析判断后再行动,主体的目标是在尽可能多的棋局中获胜。 由...
对比学习是强化学习中的一种 什么是对比教育 对比学习(Contrastive Learning)是一种无监督学习的方法,它通过比较数据点来学习表示。在这种学习框架下,模型被训练以拉近(即减少距离)相似的数据点的表示,同时推开(即增加距离)不相似的数据点的表示。 这种方法通常用于训练深度学习模型,尤其是在计算机视觉和自然语言处理领...
传统的基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 方法需要从人类反馈中学习奖励函数,然后使用 RL 算法优化此奖励。这种两阶段方法计算复杂,通常会导致策略梯度的高方差和动态规划中的不稳定性,使其不适用于许多实际应用。应对这些挑战对于推进人工智能技术至关重要,尤其是在微调大型语言模型和改进机器人策略方面。 当前的 RLHF ...
强化学习优点: 1.可以超越人类水平缺点:1.需要设置奖励函数 2.必须解决策略探索性问题 3.训练可能不收敛、不稳定 结合模仿学习和强化学习:Pretrain&Finetune 1.使用模仿学习训练出模型,作为预训练。 2.使用强化学习对模型进行改进。 在这里插入图片描述...
一般来说,还是要比较当前的SOTA模型。典型的深度强化学习算法,可考虑参考下面两个课程(尤其是第二本书...
我们研究离线元强化学习,这是一种实用的强化学习范式,从离线数据中学习以适应新的任务。离线数据的分布由行为策略和任务共同决定。现有的离线元强化学习算法无法区分这些因素,导致任务表示对行为策略的变化不稳定。为了解决这个问题,我们提出了一个任务...
与之相比,强化学习是一种通过试错来进行学习的方法。在强化学习中,机器通过与环境进行交互来获得反馈信号,并根据这些信号调整自己的行为。强化学习通常采用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process)作为建模工具,并使用值函数或策略函数来指导决策过程。 虽然模仿学习除了示例数据外不需要其他先验知识,在许多任务上取得了不...
我们研究离线元强化学习,这是一种实用的强化学习范式,从离线数据中学习以适应新的任务。离线数据的分布由行为策略和任务共同决定。现有的离线元强化学习算法无法区分这些因素,导致任务表示对行为策略的变化不稳定。为了解决这个问题,我们提出了一个任务表示的对比学习框架,该框架对训练和测试中的行为策略分布不匹配具有鲁棒...