gradients: A Case Study On PPO And TRPO”中发现,作者通过对PPO与TRPO两种算法进行探索实验,发现:给PPO带来真正的性能上(cumulative reward)提升以及将policy约束在trust region内的效果,都不是通过PPO论文中提出的对新的policy πθ 和原policy π 的比值进行裁切(clip)
针对PPO的一些Code-level性能优化技巧 Intro 这篇blog是我在看过Logan等人的“implementation matters in deep policy gradients: a case study on ppo and trpo“之后的总结。 reward clipping clip the rewards within a preset range( usually [-5,5] or [-10,10]) observation clipping The state are first...
在该工作中,吴翼团队基于自研的大规模 RLHF 训练系统,首次采用 PPO 算法及参数量更少的开源模型,在公认最困难的挑战 —— 代码生成任务 CodeContest—— 上超过闭源大模型 AlphaCode 41B。 相关成果被 ICML 2024 录用为 Oral Presentat...
研究团队成功使用 PPO 算法在对话任务 Safe-RLHF/HH-RLHF 以及代码生成任务 APPS/CodeContest 上达到了 SOTA 的效果。 在对话任务上,研究团队发现综合了三个关键点的 PPO 算法显著优于 DPO 算法以及在线采样的 DPO 算法 DPO-Iter。 在代码生成任务 APPS 和 CodeContest 上,基于开源模型 Code Llama 34B,PPO 算...
使用此处的PPO代码,训练时总是发现critic loss不断增长,甚至会增长到1e18的数量级; 经比较其他地方的PPO代码,怀疑是此处的PPO代码在计算target_value时使用了当前的critic网络来计算batch中state的value, 因此导致值估计越推越高; 将代码改为在replay buffer中存入记录的同时存入state的值估计,而不是在计算target_...
Code Issues Pull requests 强化学习中文教程(蘑菇书🍄),在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/easy-rl/ reinforcement-learning deep-reinforcement-learning q-learning dqn policy-gradient sarsa a3c ddpg imitation-learning double-dqn dueling-dqn ppo td3 easy-rl Updated May 13, 2025 Jupyter ...
在该工作中,吴翼团队基于自研的大规模 RLHF 训练系统,首次采用 PPO 算法及参数量更少的开源模型,在公认最困难的挑战 —— 代码生成任务 CodeContest—— 上超过闭源大模型 AlphaCode 41B。 相关成果被 ICML 2024 录用为 Oral Presentation,并将在 7 月 23 日于 ICML 2024 第一个 Oral session Alignment-1 ...
graph_code/: 包含自动收集数据和生成图表的代码。 使用方法 创建并激活Python虚拟环境: python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt 从头开始训练: python main.py 测试已训练的模型: python main.py --mode test --actor_model ppo_actor.pth ...
Code:https:///OpenLMLab/MOSS-RLHF/tree/main 1. Reward Model 训练 RL 的整个训练目标都是围绕着 reward 来进行,传统 RM 的训练公式为拉开好/坏样本之间的得分差: y_w 为 selected 样本,y_l 为 rejecte 样本 但是,仅仅是「拉开得分差」这一个目标很有可能让 RM 陷入到「钻牛角尖」的困境中。
Decentralized Distributed Proximal Policy Optimization (DD-PPO) is a method for distributed reinforcement learning in resource-intensive simulated environments. DD-PPO is distributed (uses multiple machines), decentralized (lacks a centralized server), a