RM阶段需要AutoModelForSequenceClassification 百川增加AutoModelForSequenceClassification transformers代码库中已有的模型,有SequenceClassification 可以直接加载 transformers代码库中没有的模型,自备一个模型文件.py,文本生成任务可以加载,那自己魔改个SequenceClassification ,是不是可以直接加载?答案是 yes 参照已有的SequenceCl...
print(f'PPO model parameters to be updated (ValueHead + 769 params):\n{print_number_of_trainable_model_parameters(ppo_model)}\n') print(ppo_model.v_head) ref_model = create_reference_model(ppo_model) print(f'Referencemodel parametersto be updated:\n{print_number_of_trainable_model_parame...
具体来说,论文提出了一种名为直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)的算法,旨在通过简化的训练流程和计算成本,实现与现有基于人类反馈的强化学习方法(如基于人类反馈的近端策略优化,Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)相当或更好的性能。 论文指出,现有的方法通过收集人类对模型生成内容相对...
算法视角 在论文的 "Preference Generalization and Iterated RLHF"(偏好泛化和迭代RLHF)部分,作者们提出了两种主要的方法来提高奖励模型(Reward Model, RM)的泛化能力,使其能够在分布变化的情况下仍然能够有效地区分不同的响应。具体做法如下: 一、对比学习(Contrastive Learning): 选择正负样本:在模型上接入对比学习...
self.reward_model.to(self.device) self.intrinsic_reward_type = config.intrinsic_reward_type assert self.intrinsic_reward_type in ['add', 'new', 'assign'] self.train_data = [] self.train_states = [] self.train_next_states = [] ...
奖励模型(Reward Model)是强化学习(Reinforcement Learning)中的核心概念和关键组成,它用于评估智能体在不同状态下的表现,并为智能体提供奖励信号以指导其学习过程,让智能体能够学习到在特定环境下如何做出最优选择。奖励模型在大语言模型(Large Language Model,LLM)的训练中尤为重要,可以帮助模型更好地理解和生成符合人...
训练reward model 权重 自己训练权重文件 1 下载darknet并编译测试 (1) 下载darknet源码并编译 AI检测代码解析 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet 1. 2. 如果使用CPU,直接 AI检测代码解析 make 1. 如果使用GPU,需要先修改Makefile文件,修改部分如下...
这两款模型在最新的奖励模型评估基准 RewardBench 上分别占据了第一和第三的位置，展示了它们在同类产品中的卓越表现。奖励模型的重要性 奖励模型（Reward Model）是强化学习中的一个核心概念，主要用于评估智能体在不同状态下的表现，并为其提供奖励信号。通过这种方式，智能体可以学习如何在特定环境中做出最优的选择...
SALMON is a new RLAIF paradigm for self-aligning language models from scratch, using only a small set of human-defined principles as guidance. Central to our approach is a principle-following reward model. Trained on synthetic preference data, this model can generate reward scores based on arbit...
Analyses of single-cell recordings from mouse ventral tegmental area are consistent with a model of reinforcement learning in which the brain represents possible future rewards not as a single mean of stochastic outcomes, as in the canonical model, but instead as a probability distribution. Will Dab...