该项目使用 GSM8K 数据集进行训练。项目使用了该数据集中的示例来训练模型，基于强化学习（RL）训练范式，让模型生成多个问题解答样本，之后作者将这些解答与 GSM8K 示例中的标准答案进行对比，如果匹配，就为 RL 算法（GRPO）提供高奖励，然后更新模型权重，以增加模型下次获得高奖励的可能性。实验过程是这样的。首先...
当某些提示的准确度等于 1 时，现有的 RL 算法就会出现梯度递减问题。根据经验，准确率等于 1 的样本数量会继续增加，如图 3b 所示。这意味着每批样本中的有效提示次数会不断减少，从而导致梯度方差增大，抑制了模型训练的梯度信号。为此，研究者建议进行过度采样，过滤掉等式 11 中所示精度等于 1 和 0 的提示语...
RL算法介绍及比较 查看原文 4. Sarsa SarsaSarsa与Q-Learning的区别 在Q-Learning算法当中未来的Q(s′,a′)Q(s',a')Q(s′,a′)是估计出来的, 而Sarsa的Q(S2,a2)Q(S2,a2)Q(S2,a2)是计算出来的。Q-Learning算法永远在寻找离目标最近的一条道路, 而Sarsa算法寻找的是一条比较安全的道路。 原视频...
规划或实现某种形式的线性搜索。这些方法包括显式地微调预训练 LLM 以适应算法行为，例如对搜索数据进行监督微调（SFT）或针对 0/1 正确性奖励运行结果奖励（outcome-reward，OR）RL。
增强学习算法（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习方法，智能体通过与环境进行交互，根据环境给予的奖励信号来学习最优的策略。一、目标 增强学习算法使智能体（Agent）能够在环境中通过试错来学习如何做出决策。1. 最大化累积奖励：增强学习算法的主要目标是使智能体在一系列决策过程中获得尽可能多的累积奖励。
DeepSeek-R1的训练流程确实包含多个阶段,其中强化学习(RL)阶段采用了GRPO(Group Relative Policy Optimization)算法。具体流程如下: 1.监督微调(SFT)阶段 首先使用高质量标注数据对基础模型(如DeepSeek-V3)进行监督微调,提升模型在特定任务上的初步性能,为后续RL训练奠定基础。
【导读】RL 算法通常假设,在获取观测值、计算动作并执行期间环境状态不发生变化。这一假设在仿真环境中很容易实现,然而在真实机器人控制当中并不成立,很可能导致控制策略运行缓慢甚至失效。为缓解以上问题,最近谷歌大脑与 UC 伯克利、X 实验室共同提出一种并发 RL 算法,使机器人能够像人一样「边做边思考」。目前,该...
近端策略优化(PPO)是一种 actor-critic 强化学习算法,广泛应用于大语言模型(LLM)的强化学习微调阶段。具体而言,它通过最大化以下替代目标来优化大语言模型:JPPO(θ)=E[q∼P(Q),o∼πθold(O|q)]1|o|∑t=1|o|min[πθ(ot|q,o<t)πθold(ot|q,o<t)At,clip(πθ(ot|q,o<t)πθold(ot...
4、强化学习（Reinforcement Learning，RL）：RL 是一种用于训练智能代理的机器学习方法，该代理与一个环境进行交互，并从环境中接收奖励信号。RL 的目标是使代理学会在给定环境中执行正确的操作，以最大化预期的累积奖励。常见的 RL 算法包括 Q-learning 和 Deep Q Network（DQN）等。强烈推荐《深度学习》，是一本...