RLHF包含两个核心部分,分别是Reward Model(RM),另一个是基于RM的Reinforcement Learning (RL)。前者是利用用户点赞、点踩,更好、更差选择,或者直接打分的数据学习一个给定问题下的回复的打分函数。后者是利用这个打分函数来进一步调教生成模型LM,将判别式打分模型中蕴含的知识向生成式LM转移,提升模型的泛化能力。 为...
但rl 不同,每个 token 的 reward 是由整个句子的 reward 回传回来的(带上 value function 的预测),试想一个句子“中国的首都不是南京,是北京”,因为太过啰嗦被打上了一个较低的 reward,那问题是“是南京”这三个 token 做错了什么,在上个 token 的回答是“不”的情况下,这三个 token 已经是当下最优的...
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...
虽然我们用的是纯PPO算法,没有模仿学习的成分,所以学起来的姿态相对“抽象”,但这正是机器人自己探索的行走姿态。这也说明RL采的数据与人演示数据之间还是有分布差异的。LLM只能对奖励函数做辅助设计,提供一种参考方案,想要更好的效果还得再各种调调调🎯。希望这个小实验能给大家带来一些启发!如果有任何问题或想法...
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...
今年以来我们观察到 LLMscaling up 的边际收益开始递减,用 RL self-play + MCTS 提升 LLM 推理能力成为下一个技术范式。在新范式下,LLM 领域的 scaling law 会发生变化:计算量变大仍会带来模型智能的提升,但会从模型参数量变大,转移到 inference-time compute 增加,也就是模型进行更多 RL 探索。
RLAIF 过程采用了两个策略:1.「蒸馏 RLAIF」,其遵循传统的 RLHF 方法,即使用偏好训练一个奖励模型,然后再将其用于训练 LLM 策略;2. 「直接 RLAIF」,其直接将 LLM 反馈用作 prompt 来输出评估分数,再将该分数用作强化学习策略训练的信号。 最后...
人工智能LLM模型:奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF 1.奖励模型的训练 1.1大语言模型中奖励模型的概念 在大语言模型完成 SFT 监督微调后,下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。奖励模型源于强化学习中的奖励函数,能对当前的状态刻画一个分数,来说明这个状态产生的价值有多少。在大语言模型微调...
Deepseek已经掌握了如何通过强化学习(RL)来提升大规模语言模型(LLM)的推理能力。预计接下来几个月,国内各大厂的LLM推理能力都会快速提升,大家可以期待一下。从长远来看,RL在LLM训练中的比重会越来越高,这是大势所趋。 DS-R1的训练过程其实可以总结为以下几个步骤: 先用少量高质量的long cot数据进行监督式训练(SFT...
RLHF/PPO 的主要目标是在各种任务上对齐语言模型与用户意图，其做法是使用人类反馈来微调模型。有关这个主题的研究有很多。InstructGPT InstructGPT 来自 OpenAI，这是训练 ChatGPT 和 GPT-4 等模型的基础，参阅《GPT-4 技术报告》以及机器之心的报道《GPT-4 震撼发布：多模态大模型，直接升级 ChatGPT、必应，开放...