三、RLHF 的实践 3.1 奖励模型(RM) 的训练 3.2 策略模型(PPO)的训练 参考资料 过去几年里,以chatGPT为代表的基于prompt范式的大型语言模型 (Large Language Model,LLM) 取得了巨大的成功。然而,对生成结果的评估是主观和依赖上下文的,这些结果难以用现有的基于规则的文本生成指标 (如 BLUE 和 ROUGE) 来衡量。
在训练 RL 模型时,如果仅仅优化奖励,可能会导致模型出现意外行为,即模型会利用环境中的漏洞,生成并不符合良好语言表达的文本。在 RLHF 的情景下,我们使用一个经过训练的奖励模型来预测生成的文本是否被人类评为高质量。 然而,被奖励模型优化的 RL 模型可能会学到一些虽然能获得高奖励但却不是良好语言表达的模式。...
但我始终认为通过采用有效的训练与学习方法,模型在网络空间隐层中,是可以习得这些抽象概念的逐层映射推理表示的,关键采取什么样子的训练方法以学习到这种更抽象的类人能力甚至是超越人的抽象模式,也许LLM+RL强化学习是一条路径,包括引入相应的过程奖励函...
通过智能体的训练，使得其在与环境的交互中能够最大化累积回报，从而达成指定任务目标。这里的智能体在大语言模型中指的就是 RL 模型。2.2 PPO 强化学习原理 RL 模型的初始模型采用 SFT 微调之后的大语言预训练模型。训练 RL 模型的数据集只需要收集问题集（Prompt 集），不需要对问题进行标注。问题集通过 RL ...
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...
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非常差的空间,又缓解了 Reward Model 可能很快被 Hacki...
x∼Dpretrain:x是来自大语言模型预训练阶段的数据; β、γ:调整系数。 RL 模型的优化目标是使得损失函数越大越好,损失函数可以分为三个部分,打分部分、KL 散度部分以及预训练部分。 打分部分:将 RL 模型的问题数据集x,通过πϕRL模型得到答案y,然后再把这对(x,y)代入 RW 模型进行打分,即损失函数...
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...
4. 加入概率差异(KL Penalty)以稳定 RL 训练 除了折扣奖励,在 OpenAI的 [Learning to summarize from human feedback] 这篇工作中指出, 在最终生成句子的得分基础上,我们还可以在每生成一个字时候,计算 RL 模型和 SFT 模型在生成当前字的「概率差异」,并以此当作生成当前字的一个 step reward: ...
一、LLM的经典预训练Pipeline 目前基于Transformer decoder的LLM,比如ChatGPT、LLaMA、baichuan等,通常都会有基于预训练的base模型和在base模型至少使用RLHF微调的Chat模型,Chat模型的训练一般都包括如下三个步骤:预训练,有监督微调和对齐。 在预训练阶段,模型会从大量无标注文本数据集中学习通用知识,然后使用「有监督...