3、初始化权重方式 The final reward model was initialized from a 6B GPT-3 model that was fine-tuned on a variety of public NLP datasets (ARC, BoolQ, CoQA, DROP, MultiNLI, OpenBookQA, QuAC, RACE, and Winogrande). This was mostly for historical reasons; we find similar results when initia...
3. Reward 后处理 3.1 双Reward选择 3.2 逆Sigmoid 3.3 Whiten 3.4 KL penalty 4. LLaMA2 Reward Model实现总结 我是小冬瓜AIGC,原创超长文知识分享,已帮助多名同学速成上岸LLM赛道 研究方向:LLM、RLHF、Safety、Alignment、LLM加速 0. Pre-Requirement 本文需要具备系统的LLM知识,掌握RLHF-PPO为前提阅读会非常丝...
reward model还应当具备可解释性。智能体需要理解奖励信号的含义,从而能够根据奖励信号来进行学习和调整策略。因此,reward model的设计应当尽可能地使奖励信号能够被智能体理解和解释。 reward model应当具备适应性。环境和任务可能会发生变化,因此reward model需要能够适应新的情况和目标。智能体应当能够根据新的奖励信号进...
RewardTrainer其他部分没什么好说的,主要看下loss就行了。 https://github.com/huggingface/trl/blob/main/trl/trainer/reward_trainer.py#L264 defcompute_loss(self,model:Union[PreTrainedModel,nn.Module],inputs:Dict[str,Union[torch.Tensor,Any]],return_outputs=False,)->Union[torch.Tensor,Tuple[torch.T...
hacking 掉reward model，应该在更小的 KL 处就达到最高的 reward 峰值，但实验结果并非如此（在 RL ...
在不同的环境和应用中,reward model的结构可能会有很大的不同。以下是几种可能的结构: 1.表格型(Tabular)Reward Model: 在这种结构中,对于每一个状态(或状态-动作对),模型都会有一个对应的reward值。 这种模型通常适用于状态空间和动作空间都相对较小的情况。 2.函数逼近(Function Approximation)Reward Model: ...
主要原因有两个。其一是自然语言分类远比生成容易，就算reward model和instruct GPT使用了近似的架构。也许...
Reward Model 训练具有以下优点: (1) 有助于智能体更好地理解任务需求,提高成功率和效率。 (2) 可以根据任务需求灵活调整奖励函数和训练方法。 (3) 可以结合其他强化学习技术,如深度学习、迁移学习等,提高训练效果。 Reward Model 训练在许多领域都有广泛应用,如游戏、机器人控制、自动驾驶等。©...
Reward Model:强化学习的隐形推手,揭秘智能决策背后的秘密 Tinygrad:轻量级深度学习的新星 在深度学习框架的浩瀚星空中,一颗新星正悄然升起——Tinygrad。由传奇黑客George Hotz(昵称geohot)亲手打造,这款框架以其“小而美”的哲学,挑战着PyTorch与TensorFlow等传统巨头的地位。
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