PPO 算法的 loss 由三部分组成:policy loss,value loss 和 entropy loss。其中 entropy loss 项的系数是一个非常重要的超参数,对收敛速度和最终性能有直接影响。我在算法选择篇介绍 PPO 的探索 - 利用平衡时,说过随着训练进行 policy 输出的 action 分布的 variance 会越来越小,反映到统计指标上就是 entropy 越来...
entropy loss:所有数据 entropy value 的平均 clipfrac:触发裁剪目标的训练数据部分 approxkl:估计的 KL 三度 细节13:共享的 policy 和 value 网络 policy 和 value 最前面的网络可以共享,再接不同的输出层网络。 使用上述十三个细节的训练网络,与 openai/baselines 实现的对比效果如下: 针对Atari 的训练细节 Noop...
Entropy Loss 计算 ifentropyisNone:entropy_loss=-th.mean(-log_prob)else:entropy_loss=-th.mean(entropy) 原理: log_prob是当前策略在执行动作时得到的对数概率。 entropy是策略网络提供的熵信息。 熵损失的目标是最大化策略的熵,鼓励策略产生更多的不确定性。这通过最大化负熵来实现。如果策略网络没有提供熵...
entropy_loss可以让分布不要过度集中 entropy_loss = - 0.01 * dist_entropy # 论文中对三个loss进行加权处理,最大化转最小化,所以取了负数 # loss = -torch.min(surr1, surr2) + 0.5*self.MseLoss(state_values, rewards) - 0.01*dist_entropy loss = ppo_loss + critic_loss + entropy_loss self....
Entropy Loss:一般为了鼓励 Policy 在进化的同时保留「探索」的能力,我们会在 loss 中加入 entropy(确定性)loss,但在 RLHF 中这项设置对超参非常敏感,很容易就崩掉。鉴于 KL 和 Entropy 有着相似的效果,因此作者更推荐使用 KL 来代替 Entropy Loss。
# Value function loss v_error = vs - baseline v_loss = torch.mean(v_error * v_error) * 0.5 * 0.5 # Entropy reward entropy = torch.mean(self.dist_entropy(loc, scale)) entropy_loss = self.entropy_cost * -entropy return policy_loss + v_loss + entropy_loss ...
熵损失(Entropy Loss,) 熵损失鼓励策略保持一定的探索性,就像一个优秀的棋手不仅熟练掌握定式,同时也敢于尝试新变化,保持灵活应变的能力。 PPO 总损失(PPO Loss,) 将这些部分结合起来,就构成了 PPO 的总损失函数。这个损失函数旨在在更新策略时既提高胜率(奖励),又防止策略偏离原有风格过远,保持平稳而高效的改进。
1. 充当熵红利(Entropy bonus),鼓励policy探索并阻止其坍塌为单一模式。 2. 确保策略模型产生的输出 与 Reward Model在训练期间看到的输出 不会相差太大,保证Reward的可靠性。仅含这一项就是单纯使用了PPO。这里也可以看出来,Reward model的能力可能会成为RLHF的瓶颈。
熵损失(Entropy Loss,) 熵损失鼓励策略保持一定的探索性,就像一个优秀的棋手不仅熟练掌握定式,同时也敢于尝试新变化,保持灵活应变的能力。 PPO 总损失(PPO Loss,) 将这些部分结合起来,就构成了 PPO 的总损失函数。这个损失函数旨在在更新策略时既提高胜率(奖励),又防止策略偏离原有风格过远,保持平稳而高效的改进。
min(actor_loss, axis=0)) # critic_loss = paddle.mean((batch_R - value.squeeze()).pow(2)) / 2 critic_loss = F.smooth_l1_loss(batch_R, value.squeeze()) entropy_loss = paddle.mean(new_m.entropy()) total_loss = actor_loss + critic_loss - beta * entropy_loss if not str(...