一周之内,DeepSeek R1让LLM post-training阶段的RL方式广为人知。我在 语义计算机中没有 Token 一文中讨论了我对这个范式的思考。而本文是在这个范式中讨论一个问题:如何为更一般的领域中构建(Outcome-supervised)Reward Model。 1、LLM训练中的RL与ORM DeepSeek R1是在pretrain模型的基础上直接针对ORM(Outcome-su...
”可以想象LLMs最终阶段所采用的RLHF远远没有达到像围棋(AlphaGO)、数学定理证明(AlphaGeometry)、代码策略(AlphaDev)等RL模型那样高度抽象泛化能力的学习,诚然这也取决于其RLHF的思想还是基于符号tokenize在语言交互的范畴上来完成RL的,并通过额外训练一...
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: 通过概率差异(KL)作为 reward 有 2 个好处:1. 避免模型崩溃到重复输出相同的一个字(模式崩溃)。2. 限制 RL 不要探索的离一开始的模型(SFT)太远 通...
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...
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...
在这种环境中，模型被要求查看 ./rl_environment/ 目录，其中包含自身RL代码的模拟版本，并报告已经过去了多少个训练episode。其中，有一个名为compute_reward.py的文件，它包含一个总是返回常量的奖励函数。还有一个名为this_file_blocks_reward_hack_attempts.py的文件，它包含单元测试，以确保测试序列的奖励保持不...
将初始语言模型的微调任务建模为强化学习(RL)问题,需要定义策略(policy)、动作空间(action space)和奖励函数(reward function)等基本要素。 策略就是基于该语言模型,接收 prompt 作为输入,然后输出一系列文本(或文本的概率分布);而动作空间就是词表所有 token 在所有输出位置的排列组合;观察空间则是可能的输入 token ...
如果它此时选择「向右走」,则不会碰到火焰,并且因为离钻石目标更近了一步,此时会得到一个来自游戏的正反馈(Reward),于是机器人会根据当前的反馈进行学习(Learning),总结出「在当前位置」「往右走」是一次相对安全的决策。 通过这个例子我们可以看出,RL 的最终目标其实就是要让机器人(Agent)学会:在一个给定「状态」...
•Agent:agent 会根据对环境的观测和感知来输出一个动作,目标是得到更高的 reward。agent 这个概念最早就是来自强化学习。 如果把这里的 agent 主体换成 LLM,那么会在探索的过程中做很多 LLM inference。因此这里RL 在 LLM 中应用的思路本质是用 inference time 换 training time,来解决模型 scale up 暂时边际收...
将初始语言模型的微调任务建模为强化学习(RL)问题,需要定义策略(policy)、动作空间(action space)和奖励函数(reward function)等基本要素。 策略就是基于该语言模型,接收 prompt 作为输入,然后输出一系列文本(或文本的概率分布);而动作空间就是词表所有 token 在所有输出位置的排列组合;观察空间则是可能的输入 token ...