判别模型 discriminative reward models (RMs) DPO 隐式奖励 LLM-as-a-Judge Generative Reward Modeling(GenRM) 参考文章 按照监督方式,有ORM 和PRM的区别 Solution-Level ORM(结果监督模型):主要是通过预测整个解决方案的最终正确性来进行训练。它关注的是最终的答案是否正确,对于中间的推理步骤没有细致的监督。例如...
一、奖励模型的重要性与挑战 在大语言模型(LLMs)后训练中存在至关重要的环节——奖励模型(Reward Modeling, RM)。我们都知道,通过强化学习(Reinforcement Learning, RL)对 LLMs 进行微调,能够显著提升模型在人类价值对齐、长期推理以及环境适应等方面的能力。而在这个过程中,奖励模型就像一位严谨的裁判,负责为 LLM ...
原作者提出的implicit process reward modeling解决了三个问题: Dense Reward: Implicit PRM 提供了Q-function,可以对每个token提供reward,极大缩小了reward的颗粒度; 理论上讲:reward越多,越密集,LLM在生成每个token的时候能得到及时的反馈(而不是等response全都结束后才评分,导致纠错或激励不及时),调整的参数更能符合...
当reward model的性能和人工专家基本齐平时,后续的训练将不再需要人工的介入,可以让reward model自动对sft llm的completions进行打分和排序,整个训练优化过程进入全自动化 参考链接: https://explodinggradients.com/reward-modeling-for-large-language-models-with-codehttps://huggingface.co/datasets/openai/summarize_fr...
因此在ChatGPT发布后,通过其发布的公开技术报告中,包括模型训练的四个阶段:Pretraning、Supervised Fineting、Reward Modeling、Reinforcement Learning(后两个阶段即是RLHF),通过分阶段任务设定与对齐封装,最终完成对自回归(AR)模型+强化学习(RL)模型的...
奖励模型的构建(Reward Modeling):利用人类注释的比较数据集来预测正确排名多个模型生成结果的单一标量,这对于成功的强化学习至关重要。 具体相关工作包括但不限于以下论文和研究: Brown et al., 2020; Chen et al., 2021; Touvron et al., 2023; Wang et al., 2023a: 这些工作展示了LLM-辅助AI系统在各种任...
为此，需要对 LLM 进行持续的微调，进行迭代式 / 在线学习，即使用中间策略为 prompt 生成响应，再使用预言机（oracle）为这样的成对数据给出偏好反馈，再将这些反馈馈送给策略。在实践中，迭代式学习分为两个部分：偏好预言机学习和迭代式策略优化。参阅论文《RLHF workflow: From reward modeling to online RLHF》...
在这篇 1 月 22 日的论文《WARM: On the Benefits of Weight Averaged Reward Models》中,研究者提出了一种用于 LLM 奖励模型的权重平均方法。这里的奖励模型是指在用于对齐的 RLHF 中使用的奖励模型。 何为权重平均?因为用于 LLM 的权重平均和模型融合可能会成为 2024 年最有趣的研究主题,在深入介绍这篇 WA...
Reward Modeling,对应后文Alignment Tuning 人工对同一prompt的多条响应进行排序,如下图构建训练样本,让奖励模型去预测<|reward|>,loss函数则去比较这个预测值大小与人工排序的一致性。 Reinforcement Learning 使用RM对SFT模型生成的结果进行打分,使用PPO算法以最大化rewards为目标进行训练,得到最终模型 ...
为此,需要对 LLM 进行持续的微调,进行迭代式 / 在线学习,即使用中间策略为 prompt 生成响应,再使用预言机(oracle)为这样的成对数据给出偏好反馈,再将这些反馈馈送给策略。在实践中,迭代式学习分为两个部分:偏好预言机学习和迭代式策略优化。参阅论文《...