Reward Model 有两种主流的形式: ORM(Outcome Reward Model)是在生成模型中,对生成结果整体打分评估。 PRM(Process Reward Model)是在生成过程中,分步骤对每一步进行打分的更细粒度奖励模型。 2、ORM(Outcome Reward Model) 2.1、训练数据集的准备 如下表所示,包含3列,分别对应问题,接受的回答,拒绝的回答。 训练...
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 ...
示例代码是:trl-main/examples/scripts/reward_modeling.py model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained( model_config.model_name_or_path, num_labels=1, **model_kwargs ) 因为使用了transformers库中的很多东西,所以训练的逻辑也要往transformers库上靠。 对应的训练方法的实现:trl/trainer/reward...
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: ...
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: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).
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CloseAI推出O1之后,PRM逐渐成为业界研究的新宠 。
1、reward_model 1、模型设计 打分模型(RM模型)也是基于GPT-3进行训练的,使用的是6B的版本,具体就是在进行SFT训练之后,把最后的embedding层去掉,改成输出一个标量。 In this paper we only use 6B RMs, as this saves a lot of compute,and we found that 175B RM training could be unstable and thus ...
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...