所谓 Reward Model，顾名思义，就是提供「Reward」，牵引 LLM 模型调整自己的参数用的。而这个提供 Rew...
Reward model的功能是对(prompt, answer)进行打分。 pairwise pairwise相比于pointwise的差异: pairwise是通常用于学习同一个group内两个样本的相对排序(即偏序关系),比如搜索场景同一次搜索请求下两个网页结果的偏序、或者推荐场景同一次请求下面两个item的偏序关系,让模型专注于选出当前query/context下最好的结果,即...
RL是Agent与环境Environment不断交互的过程,首先Agent处于Environment的某个state状态下,然后执行一个action,就会对环境产生影响,从而进入另一个state下,如果对Environment是好的或者是期待的,那么会得到正向的reward,否则是负向的,最终一般是让整个迭代过程中累积reward最大。 二、在大模型的什么...
用多个模型(可以是初始模型、finetune模型、人工等等)给出同一个问题的多个回答,然后人工给这些问答对按一些标准(可读性、无害、正确性blabla)进行排序,聚合问答数据并训练一个奖励模型(Reward Model,RM)来进行打分 问题一,为什么不人工直接打分?因为打分是主观的需要归一化,而排序一般大家会有共同的结论:对同一个...
RM（Reward Model，奖励模型）是 RLHF 的核心。这个模型通过一系列文本输入，输出一个数值，这个数值代表了人类对这些文本的偏好，就像是一个评委，它告诉我们，人们是喜欢还是不喜欢某个文本。它通过看一些文字，然后给这些文字打分，分数越高，说明人们越喜欢。有两种方式来建立这个奖励模型：端到端建模：直接用一个...
三、奖励建模(Reward Modeling) 什么是奖励模型?奖励模型是一个文本质量对比模型,它接受环境状态、生成的结果等信息作为输入,并输出一个奖励值作为反馈。奖励模型通过训练,能够识别并区分不同输出文本之间的优劣,为后续的强化学习阶段提供准确的奖励信号。 目标:构建一个文本质量对比模型,用于评估模型生成文本的质量。
Model-Base Reward: 对于开放的问答类问题,训练一个Reward Model,通过模型打分 Length Penalty Reward:k1.5做了一个warmup的设置,在训练初始阶段不增加这个惩罚因子,让模型能学习生成long CoT;在训练后面阶段,为了防止生成过长的CoT,增加了生成长度的惩罚因子,鼓励模型进行适当思考,而不是生成过于冗长的内容。
02 Reward model: RL reasoning 的核心难点 03 Scaling Law 范式变化 04 RL 新范式带来了什么创业和投资机会? 01. 为什么我们期待 RL 改变 LLM 范式? 1.1 LLM 利用现有数据,RL 探索长距离推理 2018 年,Lex Fridman 邀请 Ilya 来 MIT 客座讲一节课,Ilya 选择的主题是 RL 和 self-play,因为他认为这是通往...
还有就是在模型训练的微调阶段,有一个 Reward model,就是回答打分,你可以把某一类问题中你觉得回答的不好的回复打低分,然后在 PPO 阶段,模型进行学习时,就会降低输出这类回答的概率。一般来说,还是在 prompt 里加巨长的 prompt,可能是几百个 prompt,类似于不要回答什么,优先回答什么,写个很长这样的东西让它...