随着ChatGPT 模型和后续大型语言模型(LLM)的发布,人们对“RLHF 训练”的重要性进行了大量讨论,即“基于人类反馈的强化学习”, 而对为什么 RL(强化学习)在训练语言模型方面比从演示(demonstrations)(即”监督学习“)中能学习更好感到奇怪。 监督学习(或者,用语言模型术语“指令微调”,学习人类书写的答案)不应该就足...
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...
因此, Reward model(奖励模型) 是 RL 中最关键的模块之一,有两个关键的卡点是需要解决的,那就是 reward model 的泛化性和连续性。 2.1 可验证的 reward model 让 code & math 提升路径明晰 Self-play RL 在棋牌、电子游戏、数学竞赛上之所以有效,是因为这些领域都有明确的胜负标准,可以作为 reward model 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...
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,
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...
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...
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...
当然，作为一种在LLM训练中得以广泛应用的技术,RLHF也面临着挑战和替代。在最近的一些论文研究提出了一些可以替代RLHF的技术，如在"Constitutional AI"的研究论文中，作者提出了一套基于人类所给出的规则列表的自训练机制。这种方法，在某种程度上，与之前探讨过的"InstructGPT"论文中采用的一种强化学习策略颇为相似。