Reward model的功能是对(prompt, answer)进行打分。 pairwise pairwise相比于pointwise的差异: pairwise是通常用于学习同一个group内两个样本的相对排序(即偏序关系),比如搜索场景同一次搜索请求下两个网页结果的偏序、或者推荐场景同一次请求下面两个item的偏序关系,让模型专注于选出当前query/context下最好的结果,即...
所以从上面的场景可以看出,Reward Model是按业务自定义的规则做的偏好打分,有比较强的主观性。 当前Reward Model 有两种主流的范式: ORM(Outcome Reward Model): 在生成模型中,通常是对生成的结果整体做一个打分。 PRM (Process Reward Model):在生成的过程,分步骤,对每一步进行打分,是更细粒度的奖励模型。在Clo...
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...
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...
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: ...
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 ...
SFT Model是指Select-From-Transfer模型,它是一种用于迁移学习和领域适应的技术。Reward Model则是一种用于增强学习中奖励函数建模的方法。通过对这两个模型的训练过程进行分析和研究,我们可以更好地理解它们在人工智能领域中的应用。 1.2 文章结构 本文共分为五个部分。首先,在引言部分,我们将简要介绍本文的目的以及...
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...
reward model损失函数解释 在强化学习中,reward model(奖励模型)用于定义每个动作的奖励值。损失函数则用于衡量模型的输出与目标值(在这里为奖励值)之间的差距。 一般来说,损失函数可以有多种选择,其中一种常见的选择是均方误差损失函数(Mean Squared Error,MSE)。对于每个动作的奖励值r_i和模型输出的奖励值y_i,...
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...