1.PPO训练过程 1.1. 核心源码 PPO训练过程:详见PPOtrainer源码的ppo_train()入口函数。核心代码块如下: class PPOTrainer(ABC): ### # 1.loss定义 (Actor模型两个loss, Critic模型一个loss) ### self.actor_loss_fn = PolicyLoss(eps_clip) self.critic_loss_fn = ValueLoss(value_clip) self.ptx_loss...
奖励模型模拟了人类的偏好信息,能够不断地为模型的训练提供奖励信号。在获得奖励模型后,需要借助强化学习对语言模型继续进行微调。OpenAI 在大多数任务中使用的强化学习算法都是近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization, PPO)。近端策略优化可以根据奖励模型获得的反馈优化模型,通过不断的迭代,让模型探索和发现更...
Critic模型负责预测Actor模型生成的token的收益。它通常由Reward模型进行初始化,但参数是可以训练的。Critic模型通过评估不同动作的价值来帮助Actor模型做出更好的决策。它的训练过程是通过最小化预测误差来实现的。这四个模型共同构成了PPO算法的基础,它们相互协作,共同优化强化学习任务中的策略。每个模型都有其独特的作用...
PPO 算法主要由 Actor 和 Critic 两部分构成,Critic 部分更新方式与其他Actor-Critic 类型相似,通常采用计算 TD error(时序差分误差)形式。对于 Actor 的更新方式,PPO 可在KLPENL 、CLIPL 之间选择对于当前实验环境稳定性适用性更强的目标函数,经过 OpenAI 研究团队实验论证,PPO- Clip 比 PPO- Penalty有更好的数据...
PPO模型是强化学习领域的一种重要算法,以其简单、稳定和高效而著称。本文将对PPO模型进行详细解析,并通过PyTorch实现该算法。首先,我们需要了解PPO模型的基本原理。在强化学习中,智能体通过与环境交互来学习最优策略,即选择能够最大化累积奖励的动作。PPO算法的目标是在每次更新时,尽可能地保持策略的稳定性,同时允许小...
Proximal Policy Optimization(PPO,近端策略优化)是一种强化学习算法,用于优化智能体的策略。它试图在策略更新过程中保持稳定性,防止策略更新过大导致学习过程不稳定。PPO 主要应用于连续控制任务和离散决策任务,并在许多领域取得了成功。 PPO 的核心思想是限制策略更新的幅度,以便在更新策略时不会过度偏离原始策略。为了...
RL阶段实战,通过强化学习PPO算法对SFT模型进行优化,帮助读者深入理解ChatGPT模型在RL阶段的任务流程。 项目主要结构如下: data 存放数据的文件夹 ppo_train.json 用于强化学习的文档数据 rm_model RM阶段训练完成模型的文件路径 config.json pytorch_model.bin ...
模型训练ppo如何评估分析 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1在使用PPO(Proximal Policy Optimization)算法进行模型评估时,可能会出现相同模型但评估结果不同的情况。这种情况可能是由以下几个原因导致的: 1. 数据集不同:如果使用不同的数据集进行评估,那么得到的评估结果可能会不同。数据集的差异可能...
在大语言模型中,PPO(Proximal Policy Optimization)算法扮演着至关重要的角色。要理解PPO,我们首先得搞清楚反馈机制,也就是奖励模型(Reward Model)如何为响应打分。这个打分过程就像是老师在批改作业,分数的高低衡量了响应的正确性,也可以看作是prompt和response的匹配程度。📚奖励模型在这里就像班级里成绩最好的学生,...
🎓 昨天我们聊了聊如何用强化学习(RLHF)来优化大语言模型,今天我们继续深入探讨其中的PPO(Proximal Policy Optimization)算法。🔍 首先,让我们来理解一下“采样”这个概念。在强化学习中,采样就是模型根据提示(prompt)生成回答(response)的过程,也可以说是模型自行生产训练数据的方式。就像一个学生在回答问题一样,...