PPO with Adaptive KL Penalty PPO with Clipped Objective 注:上面的伪代码出自 Proximal Policy Optimization (PPO) Explained refs: Proximal Policy Optimization Algorithms Proximal Policy Optimization (PPO) Explained 发布于 2023-05-24 00:59・浙江 PPO算法 RLHF #ChatGPT ...
PPO with KL Penalty PPO with Adaptive KL Penalty Clipped Objective PPO算法的表现 Practical Uses cases of PPO 这就引入了人类反馈强化学习 在这里 是加了一个KL Penalty的,这里是为了确保原始模型和人类期望模型(用人类期望做SFT之后的模型)两个模型之前的输出相似度不至于太低。 PPO is effective and efficie...
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。 PPO with Clipped Objective 这是基于上面PPO的改...
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...
为了简化和改进算法的可扩展性，PPO引入了自适应的KL惩罚因子以及剪切策略目标，通过在优化过程中控制策略更新的幅度，达到高效训练的效果。本文详细介绍了PPO算法的两种主要实现方式：PPO with Adaptive KL Penalty和PPO with Clipped Objective，以及算法的核心概念与流程。这些改进使得PPO算法在处理复杂任务时...
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...
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: 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。
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。 3.5 算...
PPO2:PPO2同样想使两个策略间差异不要过大,但是未使用KL约束,而是通过clip,巧妙设置新旧策略比值的范围 实验中,PPO2的效果强于PPO1其实有NPG和TRPO的基础后,PPO就很好理解了。PPO与TRPO相同的部分将不再描述 <hr/>PPO推导细节 PPO1:Adaptive KL Penalty Coefficient "The theory justifying TRP...
4. Adaptive KL Penalty Coefficient 用KL divergence 来代替截断的方法 惩罚系数的设置需要对应做变化 5. Algorithm 解释了算法的具体实现 policy function 和 value function 6. Experiments 6.1 Comparison of Surrogate Objective 首先对比没有 clipping or penalty ,Clipping,KL penalty 之间的区别 结果是后面两个表...