最后用ppo的loss + 状态价值的loss 进行反向传播,更新参数,然后进入下一个batch的训练 batch训练是外循环,训练epoch是内循环。每次用当前训练的模型作为重要性采样的模型,计算advantages, 然后利用这个advantages训练epoch次模型。 总结:外层是在采样——>计算advantages——>利用advantages训练epoch次模型 如何利用trl库来...
8. 重复迭代多次小批量更新 在一个完整的 epoch 内,PPO 可以多次使用相同的数据集进行小批量更新,这有助于提高样本利用率并加速收敛。 代码案例: 一个简化的ppo_train函数框架,用于执行PPO算法的实际训练过程 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class PolicyNe...
之前有研究发现,迭代式学习有时会降低 LLM 在某些任务上的性能,这可能是过拟合的迹象。但是,目前还没有研究者探索如何确定终止迭代的合理 epoch。 简化SFT + 对齐 当前的方法通常是以一种连续方式实现 SFT 和对齐。但是,这种方法往往会导致灾难性遗忘...
模型的训练流程如下所示: 模型训练需要运行train.py文件,会自动生成output_dir文件夹,存放每个epoch保存的模型文件。 命令如下: python3 train.py --device 0 \ --train_file_path"data/ppo_train.json" \ --max_len 768 \ --query_len 64 \ --batch_size 16 注意:当服务器资源不同或读者更换数据等时...
我正在尝试实现 PPO 来击败 cartpole-v2,如果我将事情保持为 A2C(即,没有剪切损失和单个纪元),当我使用剪切损失和多个 epoch 时,我设法让它工作...
Episode 长度通常取 4096, 2048, 1024 等 2 的次幂,原因是更新网络参数时整个 batch 还会再分成 minibatch(2 的次幂比较好分),遍历若干个 epoch,从而提高数据利用率,注意 minibatch 不能太大,否则有可能导致 “学不动” 的现象。在实际应用中,除了考虑内存开销,episode 长度选取也跟任务难度息息相关。以小车...
Clip 魔法：用一阶近似替代复杂的二阶约束混合目标函数：将 KL 散度惩罚项变为可选项（Adaptive KL 版本）经验回放：支持多轮次策略更新（通常 3-5 个 epoch）三、PPO 的杀手锏：为什么它统治了 RL 战场？四大核心优势 样本效率：单批数据可多次复用（典型 3-5 次更新）超强鲁棒性：对超参数敏感性低于 A3C ...
在一次完整的 PPO 更新(通常经过多个 epoch 在同一批数据上训练)后,你会把当前模型参数赋值给,为下一轮采样做好准备。 3. 伪代码 下面给出一个伪代码风格的算法块,帮助理解 token-per-token 的 PPO 更新过程: # 初始化:预训练 LLM 的参数设为 θ_old,同时复制给 θ ...
在一次完整的 PPO 更新(通常经过多个 epoch 在同一批数据上训练)后,你会把当前模型参数赋值给,为下一轮采样做好准备。 3. 伪代码 下面给出一个伪代码风格的算法块,帮助理解 token-per-token 的 PPO 更新过程: # 初始化:预训练 LLM 的参数设为 θ_old,同时复制给 θ ...
论文《Proximal Policy Optimization Algorithms》提出了一种用于强化学习的新策略梯度方法，称为近端策略优化（PPO）。与传统策略梯度方法相比，PPO在多个epoch中支持小批量更新，提高了数据效率和鲁棒性。与信任区域/自然策略梯度方法相比，PPO更易于实现，更通用，且在样本复杂性方面表现良好。策略梯度方法通过...