reward model训练reward model Reward model training(奖励模型训练)是指在强化学习中训练一个模型来预测奖励或价值信号的过程。在强化学习中,智能体通过与环境的交互来学习最优的行为策略,而奖励信号则是指导智能体学习的关键。 在传统的强化学习中,奖励信号通常由人工定义,并作为外部输入提供给智能体。然而,对于复杂...
在这篇文章的方法部分中,作者详细介绍了Critique-augmented Reward Model Training的技术细节,具体包括以下几个方面: 批评增强奖励模型训练 批评作为潜在变量:作者将批评视为潜在变量,作为响应与最终奖励之间的中介变量。具体而言,批评用于选择和拒绝响应的过程。学习目标被重新定义为: p(y^+ \succ y^- | x) = \s...
Reward Model就是就可以充当这个判别器的角色,可以对LLM的结果做一层校验控制,以输出更可靠的结果,如图3所示。(当然也有Reward Model失控的场景,这属于Reward Hacking范畴,这是一个比较深刻的话题,本人当前涉及比较浅薄,暂不讨论这块) 图3、业务落地Reward Model作为判别器控制生成结果 相信通过上面的介绍,我们了解了R...
进入darknet/cfg目录,复制该目录下的yolo3-voc.cfg文件,命名为xxx.cfg,并进行如下修改(标#注释处为修改的地方): 注释掉文件开头的Testing,取消对Training的注释,如下所示 [net] # Testing # batch=1 # # subdivisions=1 # # Training batch=64 # subdivisions=16 # 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. [convol...
reward model: 在 1.3B 和 6.7B 模型上做了实验,进行了superivsed pretraining 训练loss: 训练好后对reward model的输出进行了归一化。其中: 其中r,x,y同上文,i为标记者觉得更好的y的下标。 这片论文中,value model是从reward model初始化的,而且policy model, value model, reward model之间保持统一大小。
你可以接着用这个新的数据集用加权的方法来further pretraining。此时虽然不容易过拟合了但是对于reward的...
例如Anthropic 提出了一种特殊的预训练方式,即用偏好模型预训练 (Preference Model Pretraining,PMP) 来替换一般预训练后的微调过程。因为前者被认为对样本数据的利用率更高。但对于哪种 RM 更好尚无定论。 关于训练文本方面,RM 的提示(prompt) - 生成(completions)对(prompt-completions pairs)文本是经过人工打标后...
借助Adversarial Training的思想,用SFT数据训练Reward Model 在前面一个章节,我们介绍了用 Distributional Matching 的目标在 Demonstration 数据上进行对齐的方法。如果我们想用 Reverse KL 进行 mode-seeking(感谢小伙伴指出 ICLR'24 MiniLLM 里也提到了这一点,已经加到了新版本的 reference 里),就需要进行 adversarial...
model output for the input example; obtaining initial training data for training the machine learning model, the initial training data comprising a plurality of training examples and, for each training example, a ground truth output that should be generated by the machine learning model by ...
那么如果我们可以有一个reward model，他根据这个边界返回 reward 就好了，这样的话模型的训练就能集中于...