在RewardModel的训练过程中,损失函数的选择对模型的优化至关重要。两种常见的损失函数是PairWiseLoss和LogExpLoss,它们通常被用于对比学习任务中,通过优化样本对之间的排序关系来训练模型。尽管这两个损失函数的名称不同,但在数学上,PairWiseLoss在没有margin参数时与LogExpLoss是完全等价的。本文将详细介绍这两个损失函...
(self.model, "add_model_tags"): self.model.add_model_tags(self._tag_names) def compute_loss( self, model: Union[PreTrainedModel, nn.Module], inputs: Dict[str, Union[torch.Tensor, Any]], return_outputs=False, ) -> Union[torch.Tensor, Tuple[torch.Tensor, Dict[str, torch.Tensor]]]...
除了均方误差损失函数,还可以使用其他的损失函数,例如绝对误差损失函数(Mean Absolute Error,MAE),交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)等。具体选择哪一种损失函数取决于具体问题的特性和需求。 需要注意的是,在强化学习中,由于奖励是通过与环境的交互得到的,因此样本之间通常是相关的。这种相关性可能会导致训练过程中的...
prompt chosen reward : 0.17402283847332 prompt rejected reward : -0.2538455128669739 reward model loss: 0.5019243955612183 reward model loss with margin: 2.645728349685669 2.3 模型推理 根据LlamaForSequenceClassification模型, 进行推理 x = torch.randint(0, 100, (1,10)) rm_model.eval() rm_score = rm_...
reward model:774M参数量的GPT-2,先进行了有监督训练 训练loss: 其中r(x,y)代表reward model,x代表输入或者prompt,y代表输出或者reponse。 会给定标记者4个候选,即y1, y2, y3, y4,然后让标记者从中选择一个,其序号记为b(即标记者选择了yb).
I've found a source of this problem: reward model loss is calculated with unstable formula: DeepSpeedExamples/applications/DeepSpeed-Chat/training/utils/model/reward_model.py Line 102 inab4e2e5 loss+=-torch.log( I propose to replace it with this expression: ...
作者给了这几种方法的详细实验过程:包含了reward,loss,ppl,输出len等角度的度量。 整体看起来,软标签适用在中上强度的偏好数据,margin方法在所有强度数据都适用。 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, ...
分类器的loss函数如下 Fu J, Co-Reyes J, Levine S. Ex2: Exploration with exemplar models for deep reinforcement learning[C]//Advances in neural information processing systems. 2017: 2577-2587. 3.小结 内在激励的强化学习认为,我们应当给予智能体一些动机,鼓励智能体尝试去探索。从实验效果来看,这类方法...
Reinforcement learning with human feedback for aligning large language models (LLMs) trains a reward model typically using ranking loss with comparison pairs. However, the training procedure suffers from an inherent problem: the uncontrolled scaling of reward scores during reinforcement learning due to ...
loss = -loss 为了更好的归一化差值,我们对每两项差值都过一个 sigmoid 函数将值拉到 0 ~ 1 之间。 可以看到,loss 的值等于排序列表中所有「排在前面项的reward」减去「排在后面项的reward」的和。 而我们希望模型能够「最大化」这个「好句子得分」和「坏句子得分」差值,而梯度下降是做的「最小化」操作。