KL penalty和Clip PPO算法的核心在于更新策略梯度,主流方法有两种,分别是KL散度做penalty,另一种是Clip剪裁,它们的主要作用都是限制策略梯度更新的幅度,从而推导出不同的神经网络参数更新方式 采用KL penalty算法,那么神经网络参数按照下面的方式更新 采用Clip算法,那么神经网络参数按照下面的方式更新 那么采用KL penalty算...
接下来配置ppo_config,如果kl_penalty="full"表示标准的KL散度。ppo_trainer中ref_model不指定的话,用model的基准模型作为基准模型 然后指定大模型的生成参数,训练时要在所有的概率空间进行采样,所以不设置top_k,top_p必须为1,do_sample为True进行训练。 首先取一个batch的数据,batch的数据中只有问题没有回答,用pp...
PPO（Proximal Policy Optimization）是基于策略的强化学习算法，属于off-policy算法。核心在于通过KL散度或Clip方法限制策略梯度更新的幅度，从而优化策略。使用KL penalty算法时，神经网络参数按特定公式更新；采用Clip算法时，参数更新方式亦有差异。这两种方法在PPO算法中体现为更新策略的不同方式。伪代码展示...
因此我们称之为自适应KL惩罚(adaptive KL penalty)。 4.2.2 近端策略优化裁剪(PPO-clip、PPO2) 如果觉得计算 KL 散度太复杂了,还有一个 PPO2算法,PPO2 即近端策略优化裁剪。近端策略优化裁剪的目标函数里面没有 KL 散度,其要最大化的目标函数为 第二项前面有一个裁剪(clip)函数,裁剪函数是指,在括号里面有...
β 是可以动态调整的,因此称之为自适应 KL 惩罚(adaptive KL penalty)。总结:如果 KL(θ,θk)>KLmax,增大 β;如果 KL(θ,θk)<KLmin,减小 β。 这种近端策略优化惩罚(PPO1)算法可以完整表示为: JPPOθk(θ)=Jθk(θ)−βKL(θ,θk)Jθk(θ)≈∑(st,at)pθ(at∣st)pθk(at∣st)Aθ...
PPO with Adaptive KL Penalty 我们还发现KL散度还要乘以一个变量,该版本PPO的核心想法就是利用自适应的beta值(adaptive beta): 当KL散度大于我们的设定值时,我们需要加大处罚力度,而小于一个设定值时,减小处罚力度,这样使得新旧策略的差距既不会偏大,也不会过小。
第一项期望式是在最大化reward的同时,最小化和SFT模型的per-token KL penalty,可以理解为是一种正则手段,两者组合成关于prompt-Responce pair最终的Reward:R(x,y)=rθ(x,y)−βlog(πΦRL(y∣x)/πSFT(y∣x))。per-token KL penalty的好处如下: ...
在TRPO的基础上,Schulman等人引入了近端策略优化算法PPO(Proximal Policy Optimization)。PPO有两种主流变体,分别为PPO-Penalty和PPO-Clip。 (1)PPO-Penalty PPO-Penalty设定一个缩放参数 β 来取代TRPO中的置信域,因为实践表明TRPO中的置信域过于严苛,实际带来的更新幅度很小,收敛速度不达预期。
PPO有两种主要变体:PPO-Penalty和PPO-Clip,TRPO对KL散度施加硬约束以防止有害更新,而PPO-Penalty则采用基于惩罚的方法代替约束来解决无约束优化问题。 PPO-max 近端策略优化(PPO)是实现与人类偏好一致的核心算法,但在实际应用中,PPO的性能受到多种因素的影响,虽然之前有工作总结了一些再强化学习领域中必要且有效的技...
因此在做 PPO 的时候,所谓的 KL 散度并不是参数的距离,而是动作的距离。 2.1 近端策略优化惩罚 PPO 算法有两个主要的变种:近端策略优化惩罚(PPO-penalty)和近端策略优化裁剪(PPO-clip)。 我们来看一下 PPO1 算法,即近端策略优化惩罚算法。它先初始化一个策略的参数 θ0 。在每一个迭代里面,我们用前一个...