PPO(Proximal Policy Optimization)是一种常用的强化学习算法,它通过限制策略更新的幅度,提高样本利用率,从而保持学习过程的稳定性。在LLM模型中,PPO算法可以用于优化模型的生成策略。具体而言,我们可以将LLM模型视为一个智能体(agent),将文本生成过程视为一系列的动作(action),并使用PPO算法对模型的动作进行优化。通过...
.合集:《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布!.DPO(Direct Preference Optimization)和 PPO(Proximal Policy Optimization)是两种用于优化策略的算法,尽管它们的应用场景和优化目标不同,但都属于策略优化方法。.以下从目标函数、算法思路、优化方法、以及公式推导等方面进 发布于 2024-10-26 22:52・IP 属地上海 ...
例如,在对话中,有研究者表示正在考虑将MADDPG应用于多智能体问题,希望进一步探索其在合作和竞争中的应用潜力。 另一方面,PPO作为一种重要的策略优化算法,以其可靠性和高效性广受欢迎。PPO通过限制每次策略更新的幅度来维护训练的稳定性,这一机制使得PPO在处理连续动作空间和高维度问题时尤其出色。这在机器人控制和游戏...
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!
面试官提问:DPO和PPO的区别? | 近这一两周不少互联网公司都已经开始秋招发正式 Offer 了。.不同以往的是,当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多,HC 在变少,岗位要求还更高了。.最近,我们又陆续整理了很多大厂的面试题,帮助一些球友解惑答疑,分享技术面试中的那些弯弯绕绕。.链接:《大模型...
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