1. 资料Udemy Deep Q Agents 课程:https://www.udemy.com/course/deep-q-learning-from-paper-to-code/?couponCode=LEARNWITHUSNOWOPEN MLSYS 强化学习介绍:https://openmlsys.github.io/chapter_reinforcement_l…
DeepMind的一群大佬在本文提出一个叫做 Deep Q-learning from Demonstrations (DQfD) 的算法,意图用少量的示范,极大地加速学习过程,并且利用 prioritized replay mechanism (优先回放机制,一种DQN在采样上的改进方案)来自动评估示范数据的重要性。 DQfD 的工作原理是将时序差分与对于示范动作的监督学习分类结合在一起。
这两种可能对复现o1都有非常大的帮助。 四是学习(Learning),优化模型参数。基本上就是一个是用强学习的Policy Gradient,还有一个Behavior Cloning。这两种基本上可以用在两个阶段:Warmup阶段可以使用行为克隆方法,快速收敛;第二阶段再用强化学习来提升上限。 复现o1大推理模型,基本上都要从这四个方面下功夫。 R1发...
https://github.com/hwalsuklee/tensorflow-generative-model-collectionshttps://github.com/guojunq/lsgan 用了最小二乘损失函数代替了GAN的损失函数,缓解了GAN训练不稳定和生成图像质量差多样性不足的问题。 但缺点也是明显的, LSGAN对离离群点的过度惩罚, 可能导致样本生成的'多样性'降低, 生成样本很可能只是...
四是学习(Learning),优化模型参数。基本上就是一个是用强学习的Policy Gradient,还有一个Behavior Cloning。这两种基本上可以用在两个阶段:Warmup阶段可以使用行为克隆方法,快速收敛;第二阶段再用强化学习来提升上限。 复现o1大推理模型,基本上都...
以往的研究通常依赖大量监督数据来提升模型性能。在本研究中,我们证明了即使不使用监督微调 (Supervised Fine-Tuning, SFT) 作为冷启动,通过大规模强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 依然可以显著提升模型的推理能力。此外,适量冷启动数据的引入可以进一步提高性能。在接下来的章节中,我们将介绍: ...
The soft q-learning algorithm was developed byHaoran TangandTuomas Haarnojaunder the supervision of Prof.Sergey Levineand Prof.Pieter Abbeelat UC Berkeley. Special thanks toVitchyr Pong, who wrote some parts of the code, andKristian Hartikainenwho helped testing, documenting, and polishing the code...
总体来看，Tülu 3采用了全新的后训练框架，包括完全开源的数据（Tülu 3 Data）、评估（Tülu 3 Eval）、训练代码（Tülu 3 Code）以及开发配方（Tülu 3 Recipe），并在性能上超越了同尺度的开源及闭源模型。Tülu 3标志着开放后训练研究的一个新的里程碑。凭借Ai2披露的信息和研究成果，其他人可以在开放的基础...
总体来看,Tülu 3采用了全新的后训练框架,包括完全开源的数据(Tülu 3 Data)、评估(Tülu 3 Eval)、训练代码(Tülu 3 Code)以及开发配方(Tülu 3 Recipe),并在性能上超越了同尺度的开源及闭源模型。 Tülu 3标志着开放后训练研究的一个新的里程碑。凭借Ai2披露的信息和研究成果,其他人可以在开放的基础模型上继...
最近拜读了《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs viaReinforcement Learning》,该论文讨论了DeepSeek-R1模型,该模型旨在通过强化学习(RL)提升大语言模型(LLM)的推理能力。 二、论文的关键要点总结 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Zero 模型: ...