奖励模型通过由人类反馈标注的偏好数据来学习人类的偏好,判断模型回复的有用性以及保证内容的无害性。奖励模型模拟了人类的偏好信息,能够不断地为模型的训练提供奖励信号。 在获得奖励模型后,需要借助强化学习对语言模型继续进行微调。近端策略优化可以根据奖励模型获得的反馈 优化模型,通过不断的迭代,让模型探索和发现更...
LLM 作为生成者(LLM as Generator)在基于模型的强化学习(model-based RL)中,LLM可以作为多模态世界模型(world model),结合自身知识和建模能力来生成高质量长期轨迹或者学习世界状态转移表征。在可解释强化学习中,大模型可以通过理解轨迹、环境与任务,根据prompt自动生成代理的自然语言行为解释,增加用户在调用、调...
强化学习,凭借其独特的试错与优化机制,与智能决策问题的需求天然契合,被视为开启决策大模型新纪元的智慧之钥。然而,随着大语言模型的迅猛发展,其高效的语言理解和生成能力赋予了智能决策系统卓越的信息处理和知识推理能力,使得基于大语言模型的智能决策成为研究焦点。 相比之下,基于强化学习的决策大模型研究尚处于初期探索...
在基于模型的强化学习(model-based RL)中,LLM可以作为多模态世界模型(world model),结合自身知识和建模能力来生成高质量长期轨迹或者学习世界状态转移表征。 在可解释强化学习中,大模型可以通过理解轨迹、环境与任务,根据prompt自动生成代理的自然语言行为解释,增加用户在调用、调优RL模型时的理解。 讨论(Discussion) LLM...
在决策问题中,大模型可以作为: 1. 直接决策者:Decision Transformer在离线强化学习中展现了巨大的潜力,大语言模型可视作增强版的大型预训练Transformer模型,利用本身强大的时序建模能力和自然语言理解能力解决离线强化学习的长期决策问题。 2. 间接决策者:作为一个指导者,结合预训练专家知识和任务理解能力,生成动作候选(ac...
通过结合人类反馈强化学习和大模型,智能交通系统可以更好地预测和管理交通流量,优化信号灯控制、减少拥堵,并能提高整体交通效率。 例如,在紧急情况下,系统可以根据实时数据和历史驾驶行为,快速调整交通信号和车辆路径,以确保道路安全和畅通。 其四,自动驾驶技术的发展还可以应用于物流和配送领域。
在使用 Transformer 模型来实现强化学习方面,另一大问题是设计一个可以有效训练这种模型的强化学习系统。有效的离线强化学习方法通常是通过时间差更新来进行 Q 函数估计。由于 Transformer 建模的是离散的 token 序列,所以可以将 Q 函数估计问题转换成一个离散 token 序列建模问题,并为序列中的每个 token 设计一个...
为了节省显存,通常会将 actor / critic 共享一个 backbone,这样只用同时载入 3 个模型。 4.强化学习训练流程 使用Actor模型根据输入的prompt生成一个answer。Actor模型是待微调的大模型,用于生成对话回复。 引入奖励模型(reward model)和参考模型(ref model)来对生成的prompt+answer进行评分。奖励模型根据预先定义的评价...
强化学习,凭借其独特的试错与优化机制,与智能决策问题的需求天然契合,被视为开启决策大模型新纪元的智慧之钥。随着大语言模型的迅猛发展,其高效的语言理解和生成能力赋予了智能决策系统卓越的信息处理和知识推理能力,使得基于大语言模型的智...
这个问题的主要原因是大语言模型内嵌的知识与实际环境之间存在不对齐的问题。相比之下,强化学习(RL)能够通过试错的方法从零开始学习策略,从而确保内部嵌入知识与环境的对齐。但是,怎样将先验知识高效地融入这样的学习过程是一大挑战,为了解决这一差距,南洋理工大学在发表在ICLR2024的论文中提出了一个名为TWOSOME(...