产出下棋动作的policy network,基本可以对应到 LLM as generator 自身,与RLHF中的定义一致。 训练这个 policy network,可以是传统的 supervised training,也可以是 RL 范式中的 PPO,DPO等。Supervised learning 类似强化学习中所谓的 behavior cloning,泛化能力比较差,也没有强化学习那种“探索”能力的体现。另外John Sc...
因此RL 范式下,scaling law 仍然存在,计算成本仍然会大幅提升来获得更优的智能,但提升不再是模型的参数量本身的持续增长,而是通过 RL reasoning model 的方式来 scale up。今年中 OpenAI 正式推出了 mid-training 这个岗位,可能就是通过 RL reasoning model 合成大量高质量数据做继续学习。 但与预训练需求不同的是...
DeepSpeedExamples reward_model.py https://github.com/CarperAI/trlx/blob/main/examples/summarize_rlhf/reward_model/reward_model.py https://github.com/HarderThenHarder/transformers_tasks/blob/main/RLHF/train_reward_model.py 从零实现带RLHF的类ChatGPT:逐行解析微软DeepSpeed Chat的源码 强化学习 强化学...
2. 限制 RL 不要探索的离一开始的模型(SFT)太远 通常在进行 RL 训练时,初始都会使用 SFT 模型做初始化,随即开始探索并学习。 由于RL 的训练本质就是:探索 + 试错, 加上「概率差异」这一限制条件,就相当于限制了 RL 仅在初始模型(SFT)的附近进行探索, 这就大大缩小了 RL 的探索空间:既避免了探索到那些...
顺着上面的思考路径,昨天读到了一篇基于LLM生成事件schema模式的文献以及一偏论证RLHF质量与数量及模拟人类构建RLHF机制的文献,产生了延展思考:对于泛SFT或者是指令微调也好(这是未来两种优化模式),基于LLM隐含了大量复杂而抽象的知识的前提下,在pre-tra...
分享人:吴翼编辑整理:yanjun, hanboAGI 正在迎来新范式,RL 是 LLM 的秘密武器。 最近几个月,我们能明显感受到头部 AI labs 在形成一些新共识:post training 的重要程度在提高,需要的计算资源可能在未来超过 pre training;RL 成为提高模型 reasoning 能力的重要范式,
01Salesforce发布了一份37页的综述报告,全面总结了现有的对齐LLM技术与人类偏好方法,包括奖励模型、反馈、强化学习(RL)和优化等四大主题。 02RLHF/PPO等方法通过人类反馈来微调模型,使LLM与人类意图对齐,但在某些任务上可能导致性能下降,被称为「对齐税」。
商标名称 奈瑞六厘米 LLMRL 国际分类 第25类-服装鞋帽 商标状态 商标注册申请 申请/注册号 62174084 申请日期 2022-01-15 申请人名称(中文) 广州市六厘米贸易有限公司 申请人名称(英文) - 申请人地址(中文) 广东省广州市天河区荷光路137号三楼357A房 申请人地址(英文) - 初审公告期号 - 初审公告日期 2022...
本质上,其思想是将学习强化学习视为一个跨episode的序列预测问题,通过源RL算法生成一个学习历史数据集,然后根据学习历史作为上下文,通过自回归预测行为来训练Causal Transformer,其灵感来源于某些研究人员发现Transformer可以通过模仿学习从离线RL数据中学习单任务策略,这一灵感为提取通用的多任务策略提出了一个很有前景的范...
在人工智能领域,LLM代表“大型语言模型”。当一个LLM处理一段文本时,它通常只考虑当前的句子,而不考虑整个上下文中的时间或时间顺序。 这种局限性意味着LLM无法处理一些需要考虑时间或时间顺序的任务。例如,如果一个LLM被用来预测天气,它可能无法考虑先前的天气预)在生成知识和推理方面的能力。不过,ChatGPT 是使用公共...