我们期望通过这个序列训练一个 Reward 模型,当句子越偏「正向情绪」时,模型给出的 Reward 越高。 在backbone 上,我们选用 ERNIE 作为基准模型,将模型的 pooler_output 接一层 linear layer 以得到一维的 reward: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classRewardModel(nn.Module):def__init__(se...
然后,它设置了训练参数,并使用RewardTrainer来训练模型。 然后, 调用trainer.train()来开始训练过程。 这是一个能够评估答案质量的模型,其中选择的答案和拒绝的答案将被用来训练模型识别高质量和低质量的答案。 官网提供的日志记录: Some weights of the model checkpoint at distilroberta-base were not used when ...
训练时使用Adam优化器,学习率为2e-6,权重衰减0.1,dropout为0.1,批量大小为64,训练2个周期。推理时,若采用推理时扩展,温度设为0.95。 主要实验结果:RewardBench 引入批评有助于奖励建模: Critic-RM普遍优于对比基线。在相同偏好数据训练下,Critic-RM比标准奖励模型高出3.7%-4.7%,比Llama-3.1-405b评估模型高出6.2...
笔者原本以为这些方案都是训练一个 Reward Model 使其具有多个目标上的预期能力;实则不然,Llama 3.1 和 Qwen2 方案是因为使用DPO而不是 PPO,又不使用 Rejection Sampling 扩充 Safety 目标的 SFT Data,所以选择不训练 Safety 目标的 Reward Model;Constitutional AI 是训练了一个兼容 Helpfulness 和 Safety 两个目标...
通过奖励模型的训练,智能体可以更好地理解和优化其在环境中的行为,以实现更高的成功率和效率。 【2.Reward Model 训练的过程】 Reward Model 的训练过程主要包括以下几个步骤: (1) 定义奖励函数:根据任务需求,定义一个奖励函数,用于计算智能体在环境中执行任务时获得的奖励。 (2) 选择合适的训练方法:根据奖励...
Reward model训练是指在强化学习过程中,训练一个模型来估计在特定环境下执行某项动作所产生的回报(reward)。通俗点说,就是训练一个模型来预测在某种情况下采取某个行为所带来的奖励。这个reward model可以帮助强化学习算法更加准确地估计每个动作的价值,从而更好地指导智能体的决策。 2. Reward model训练的原理 在rewa...
Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning(SFT)微调预训练Llama 3 语言模型(十) 使用 LoRA 微调常见问题答疑 Llama模型家族训练奖励模型Reward Model技术及代码实战(一) 利用人类反馈对大型语言模型进行微调的一种流行技术,称为基于人类反馈的强化学习,简称 RLHF。
我们期望通过这个序列训练一个 Reward 模型,当句子越偏「正向情绪」时,模型给出的 Reward 越高。 在backbone 上,我们选用ERNIE作为基准模型,将模型的 pooler_output 接一层 linear layer 以得到一维的 reward: classRewardModel(nn.Module):def__init__(self,encoder):"""init func.Args:encoder (transformers....
常规介绍,抄一下资料:ChatGPT原理详解+实操(2)---RM(reward model) RM模型的作用是对生成的文本进行打分排序,让模型生成的结果更加符合人类的日常理解习惯,更加符合人们想要的答案。RM模型主要分为两个部分:训练数据获取和模型训练部分。流程如下图所示 数据部分格式上可以参考trl库给的格式,例如:huggingface.co/dat...
reward model 训练 摘要: 1.简介 2.奖励模型训练的基本概念 3.奖励模型训练的方法 4.奖励模型训练的应用场景 5.总结 正文: 1.简介 奖励模型训练是强化学习领域中的一个重要环节。它旨在通过训练智能体,使其在与环境的交互过程中,能够根据自身行为获得相应的奖励,从而实现某种目标。奖励模型训练在许多实际应用场景...