PPO有两个算法:PPO-Penalty 和 PPO-Clip. PPO-Penalty 近似地解决了像TRPO一样的KL约束更新,但惩罚了目标函数中的KL发散,而不是使其成为硬约束,并在训练过程中自动调整惩罚系数,使其适当缩放。 PPO-Clip 在目标中没有KL发散项,也根本没有约束。相反,它依赖于对目标函数的专门裁剪,以消除新策略远离旧策略的动...
PPO-Clip:使用裁剪的概率比例来限制策略更新的幅度。 PPO-Penalty:通过增加一个关于概率比率的约束项来调整目标函数。 多次更新:在每个数据批次上执行多次梯度更新,从而提高数据的利用效率。 在大模型微调中的应用步骤: PPO 可以用于大型模型(如 Transformer 模型)的微调,特别是在涉及序列决策任务,如文本生成或游戏中。
除了上述 2 个传统设置外,RLHF 中加入一个新的指标:Token Level KL-Penalty。 在传统的 RL 流程中,agent 每采取一个 action 后都会得到一个 action reward,对比到文本生成任务中,每新生成一个 token 就等于做出了一次 action,但实际上我们无法每生成一个 token 就打出一个分数,我们只能在一个完整句子(Traject...
): ... if return_ratio: return ratio, action_dists # 因为ppo-penalty计算kl,所以返回策略分布 return torch.mean(ratio * advantages) def _one_batch_train(self, batch_data): with CodeBlock("构造batch数据"): ... with CodeBlock("计算目标函数"): .. with CodeBlock("PPO-update"): for _...
3.4 Adaptive KL Penalty Coefficient 前面讲到采用罚函数法进行参数更新时,主要是罚函数系数的选取比较困难。而现在一种克服方法是自适应调整系数。其优化目标为: 计算: 若 若 算法涉及3个超参数:、、,但这三者的敏感性很低,调节并不是很麻烦。效果比CLIP要差,但是可作为一个baseline。采用SGD做一阶优化。
(kl) if self.loss_type == 'KLPEN': # Adative KL penalty coefficient if kl > self.kl_targ * 2: self.beta = 1.5 * self.beta elif kl < self.kl_targ / 2: self.beta = self.beta / 1.5 return np.mean(all_loss), np.mean(all_kl) #用ppo算法更新value def value_learn(self, ...
(algorithm) self.policy_learn_times = policy_learn_times # Adaptive kl penalty coefficient self.beta = beta self.kl_targ = kl_targ self.value_learn_times = value_learn_times self.value_batch_size = value_batch_size self.value_learn_buffer = None def build_program(self): self.policy_...
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,我们用前一个训练的迭代得到的演员的参数 θk 与环境交互,采样到大量状态-动作对。根据 θk 交互的结果,我们估...
PolicyOptimizationPPO是off-policy的方法。 跟环境互动的agent与用来学习得agent 不是同一个agent,可以理解为PPO是一套Actor-Critic结构,Actor想最大化 J_PPO,Critic想最小化 L_BL. 利用importance sampling 通过KL散度加一个惩罚,使梯度更新的时候幅度不要太大。 总的来说PPO是一 ...
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