on policy中行为策略和目标策略是同一个策略,off policy中行为策略和目标策略是不同的策略。通常来说,off policy会先用不同的策略产生大量的样本,如DQN中,通过经验回放的方式构造目标策略的训练样本,经验回放的方式会使得样本产生的策略不同于目标策略;on policy一般是目标策略先生成一条样本,然后接着计算价值去更新...
五、使用RLHF (PPO & KL Divergence)进行微调 把一个Prompt数据集输入给初始LLM中; 给instructLLM输入大量的Prompts,并得到一些回复; 把Prompt补全输入给已经训练好的RM模型,RM会生成对应的score,然后把这些score输入给RL算法; 我们在这里使用的RL算法是PPO,会根据Prompt生成一些回复,对平均值进行排序,使...
在RLHF框架下,PPO被用于调整语言模型,使其生成的内容更符合人类的偏好。 PPO算法的关键特性 策略稳定性:PPO算法在更新策略时,会限制新旧策略之间的差异,从而保持策略的稳定性。 自适应学习率:PPO通过自适应地调整学习率,来应对不同训练阶段的需求。 易于实现:PPO算法相对简单,易于在现有框架上实现。 PPO在RLHF中...
PPO算法是一种基于策略梯度的强化学习算法,它通过限制新策略与旧策略之间的差异来保证策略的稳定性。PPO算法的核心思想是在每次更新时,限制新策略与旧策略之间的KL散度,从而避免过大的策略更新导致的不稳定现象。 RLHF中的PPO算法 在RLHF中,PPO算法可以用于优化智能体的行为策略,以更好地满足人类的期望。具体实现过...
接下来,我会把大语言模型 RLHF 中的 PPO 分成三部分逐一介绍。这三部分分别是采样、反馈和学习。 在开始之前,我先用一段伪代码把三部分的关系简要说明一下(先建立一个印象,看不懂也没关系,后面自然会看懂): policy_model = load_model() forkinrange(20000): ...
由于本文以大语言模型 RLHF 的 PPO 算法为主,所以希望你在阅读前先弄明白大语言模型 RLHF 的前两步,即 SFT Model 和 Reward Model 的训练过程。另外因为本文不是纯讲强化学习的文章,所以我在叙述的时候不会假设你已经非常了解强化学习了。
因此,在RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)中,PPO算法需要Critic模型而不是直接使用奖励模型,是为了提供对状态或状态动作对的价值估计,并支持策略的改进和优化。Critic模型的引入可以提供更全面和准确的信息,从而增强算法的训练效果和学习能力。
🔍此外,PPO算法在采样阶段使用“old”前缀来区分模型和变量的不同版本。这样做的目的是为了确保在训练过程中,模型能够正确地识别和使用正确的参数和数据。🎯总的来说,PPO算法在RLHF中的应用是一种精细而高效的优化策略,它通过谨慎的调整和精确的采样,确保语言模型能够持续学习和进步。
PPO算法和DPO算法在RLHF框架中都取得了显著成果。PPO算法以其高稳定性和收敛性著称,适用于各种复杂的决策任务。而DPO算法则以其简化的训练流程和高效的计算性能脱颖而出,特别适合大规模模型的训练。然而,两者也存在一定的局限性。例如,PPO算法在优化过程中可能会受到策略更新幅度限制的影响;而DPO算法则主要适用于成对...
其中,基于人类反馈的强化学习(RLHF)技术因其能够优化语言模型的输出,使之更符合人类偏好而备受瞩目。RLHF技术的核心在于构建奖励模型,通过人类标注者对模型输出的排序来训练能够预测人类偏好的奖励模型,再利用强化学习算法微调语言模型。而在这一过程中,近端策略优化(PPO)算法以其出色的稳定性和性能提升效果,成为了RL...