在我们继续之前,请注意,我们将在第 6 步和第 7 步的每次下标为k的迭代中执行多个 epoch(用同一块数据,进行多次网络优化操作)。稍后我们将在 函数init_hyperparameters 中添加同一次下标为k的迭代中epoch的数量n作为超参数n_updates_per_iteration。我们这样做是因为如果您注意到,在步骤 5-7 中actor的参数 Θ和...
policy_model = load_model() for k in range(20000): # 采样(生成答案) prompts = sample_prompt() data = respond(policy_model, prompts) # 反馈(计算奖励) rewards = reward_func(reward_model, data) # 学习(更新参数) for epoch in range(4): policy_model = train(policy_model, prompts, data...
# [N*T] # old_log_probs must be detached, 因为在每个epoch里都会被用到 # print('ratios:', ratios[:5]) # [N*T] stop_gradient=False surr1 = ratios * A_k surr2 = paddle.clip(ratios, 1-self.clip, 1+self.clip) * A_k ...
但在更一般的场景下,我们会将所有可能的回答偏好排序看作一个整体数据,并期望真实排序的得分最高。DPO 的推导正是基于这种整体偏好排序的思路,因此在接下来的部分,我们会分别针对 K=2 和 K>2 的情况,详细推导出 DPO 最终的目标函数形式。 BT 模型:只生成 2 个回答 想象你在下棋时,教练只给你展示两种走法—...
spinup.ppo(env_fn, actor_critic=, ac_kwargs={}, seed=0, steps_per_epoch=4000, epochs=50, gamma=0.99, clip_ratio=0.2, pi_lr=0.0003, vf_lr=0.001, train_pi_iters=80, train_v_iters=80, lam=0.97, max_ep_len=1000, target_kl=0.01, logger_kwargs={}, save_freq=10) Parameters:...
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18.图1为基于gp 的dyna-ppo 方法框架图;图2为gp模型结构图的训练和预测阶段;图3是实验过程中的算法流程图;图4a为carracing-v0实验中,n=32,m=20,k=5、10、20、30时ppo和gpppo的学习曲线图;图4b为carracing-v0实验中,n=32,m=30,k=5、10、20、30时ppo和gpppo的学习曲线图;图4c为carracing-v0实...
因为在每个epoch里都会被用到 # print('ratios:', ratios[:5]) # [N*T] stop_gradient=False surr1 = ratios * A_k # FIX HERE #surr2 = paddle.clip(ratios, 1-self.clip, 1-self.clip) * A_k surr2 = paddle.clip(ratios, 1-self.clip, 1+self.clip) * A_k actor_loss = (-paddle...
1.8K50 ChatGPT写博客:用TensorBoard可视化神经网络的方法 在模型训练时,每个epoch结束时将记录模型的性能和其他相关信息,并将它们写入TensorBoard日志目录中。以下是添加TensorBoard回调函数的示例代码。...from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard # 创建TensorBoard回调函数并指定日志目录 tensorboard_callback =....
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 ...