根据上图,一次迭代收集NT个样本,以某个minibatch size训练K个epoch。 从openai baseline的实现中可以看到,一般的设置是: K=3,minibatch size = NT/4 K就是sample reuse的比率,表示一个样本用了多少次。 按照上面的设定,一次训练更新了12次。 这对于PPO非常重要,因为如果一次只更新1次,那么就是完全的on policy...
A_k = batch_rtgs - V.detach() ... 现在,让我们启动我们的 epoch 循环,对我们的actor和critic网络执行多次更新。epoch 的数量是一个超参数,也就是之前提到的n_updates_per_iteration,我们也可以将它添加到 init_hyperparameters 中。 for _ in range(self.n_updates_per_iteration): # epoch code def _...
在监督学习问题中,overshooting并不是什么大问题,因为数据是固定的,我们可以在下一个epoch中重新纠正,但在强化学习问题中,如果因为overshooting陷入了一个较差的策略区域,则未来的样本批次可能不会提供太多有意义的信息,用较差的数据样本再去更新策略,从而陷入了糟糕的正反馈中无法恢复。较小的学习率可能会解决这个问题,...
policy_model = train(policy_model, prompts, responses, old_log_probs, old_values, rewards) 简单来说,这段代码做的事情是:迭代 2 万次。在每次迭代中,通过采样和反馈得到一份数据,然后在学习阶段使用数据微调语言模型。每份数据我们都拿来训练 4 个 epoch。 那 使用 2 万次迭代开始之前的演员模型的参数可...
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 ...
其中优化的点是:使用并行的N个actors分别收集T时间步的数据;然后针对NT数据,通过K次epoch,用小批量数据M调整梯度,实验证明效果更好。 实验 三种方法对比效果如表-1所示: 其中Clipping在epsilon设为0.2时效果最好;对于KL散度方法,测试了通过dtarg自动计算beta和设固定beta两种方式,可以看到自动计算的方式略好。
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...
然后,我们可以循环数据集中的所有示例并为每个查询生成响应。 然后,我们使用reward_model计算每个生成响应的奖励,并将这些奖励传递给ppo_trainer.step方法。 然后 ppo_trainer.step 方法将使用 PPO 算法优化 SFT 模型。 fromtqdmimporttqdmforepoch, batchintqdm(enumerate(ppo_trainer.dataloader)): query_tensors= ba...
optimizer_td= torch.optim.Adam(critic_model.parameters(), lr=1e-2)#玩N局游戏,每局游戏玩M次forepochinrange(500): states, actions, rewards, next_states, dones=get_data()#计算values和targetsvalues =critic_model(states) targets= critic_model(next_states).detach()#目标,不作用梯度targets = ...
Reminder I have read the README and searched the existing issues. System Info PPO训练速度很慢,数据集只有1100个,每个长度在3000tokens左右,预估1个epoch要7小时 Reproduction ppo脚本如下,其中sft model是full parameter ### model model_name_or_path: saves/lla