PPO的目的是最大化收益,而收益=实际收益-预期收益。 advantages 强化学习的目标就是当收益越大时,让这部分收益对应的概率更大。 知乎:[细(戏)说]RLHF场景下的PPO算法的来龙去脉中有说明 具体代码为 TRiddle:拆解大语言模型RLHF中的PPO [细(戏)说]RLHF场景下的PPO算法的来龙去脉 深入浅出:理解并实现PPO(...
在传统 RL 中,模型往往是从随机初始化的参数开始训练的,训练样本产生的梯度方差往往非常大,因此 PPO 设计的重点在于如何在梯度更新非常大的情况下保持训练稳定。 相比之下,RLHF 中的 LLM 已经经过了相当充分的 pretraining 和 SFT,因此并不存在传统 RL 训练中的这种特性。尽管理论上每一步的预测空间是整个词表范...
大模型和应用训练:SFT - RM - PPO - RLHF…N次循环上升(N重要)应用:比如,建筑从投资可研立项,到策规设计建设运营… - 百步穿杨杨杨于20230614发布在抖音,已经收获了1187个喜欢,来抖音,记录美好生活!
埋伏牙和阻生牙是两种常见的牙齿萌出异常情况。 理伏牙是阻生牙中的一种特殊情况,也就是阻生牙包含埋伏牙。 阻生牙 阻生牙是指部分萌出或完全不能萌出,且以后也不会自完全行萌出的牙,这种萌出异常是由邻牙、骨或软组织的阻碍而引起的。好发部位为上下颌智齿及上颌尖牙。 智齿阻生情况:下颌明显多于上颌;尖牙...
恰逢最近找工作,记录一下PPO的部分细节。本人是搞强化学习的,平时off-policy的算法接触比较多,比如SAC,TD3等。考虑到最近想找大模型的工作,而现在主流的大模型对齐优化方法用的是PPO,有必要进行以下相关知识的总结,有出错的地方还请指正。 PPO部分: PPO属于基于策略的强化学习,属于onpolicy但又不完全是(用了重要新...
PPO(Proximal policy optimization) PPO和TRPO的优化目标相同,但是求解方法更简单。PPO的求解方法分为PPO-惩罚和PPO-截断。PPO翻译中的近端就是指KL散度的约束。 PPO-惩罚的思想是把约束项(新老策略的分布差异,即KL散度)通过拉格朗日乘数放入优化项中,根据KL散度的大小动态调整拉格朗日乘数,限制策略更新幅度,提升学习的...
在RLHF(V4)版本之前,Llama 只使用了「Reject Sampling」微调,之后采取了两者顺序组合的方式,在再次 Sampling 之前,先使用 PPO 训一段时间,再开始 Sampling。 2.1 Reject Sampling 拒绝采样(Reject Sampling)是指让一个模型针对同一个 prompt 生成 K 个答案, ...
在ppo训练中, batch_sequences = batch_prompts + batch_rensponses make_experience流程 1、我们的输入是batch_prompts,是做了left padding,保证batch内长度一致。 2、得到模型generate的batch_rensponses后,与batch_prompts进行拼接,然后需要做right padding,才可保证batch内长度一致。这一步得到了完整的batch_sequence...
Cohere提出自改进鲁棒偏好优化 | 目前,在线和离线 RLHF 方法(如 PPO 和 DPO)在使人工智能与人类偏好保持一致方面都非常成功。然而,它们的最优解高度依赖于任务,即对分配外(OOD)任务非鲁棒性。为此,来自 Cohere 的研究团队提出了一种自改进实用的、数学上有原则性的离线鲁棒偏好优化框架 —— SRPO,对任务的变化...
Q* ??? | RLHF-PPO,DPO,PRM,MDP,A*雨露均沾型[憨笑],不过感觉这里以A*为基的Q*在降低了复杂空间探索成本下,对数据集中过程知识分布的完备性要求和依赖会很高,否则学习到的最佳优先搜索策略的Q*在推理泛化能力上可能还会存在很多局限而以致在解决深度复杂问题和提出创新性的推理路径上难以形成突破。