4. RLHF中的PPO 结合deepspeed中的RLHF代码为例,从原理到代码,讲解下怎么在训练LLM中应用PPO算法。 首先在理解怎么应用PPO之前需要对整个流程有一定的了解。RLHF的整个流程和论文InstructGPT的流程一样,分三步:监督微调(SFT),奖励模型训练,强化学习训练。 监督训练就是又用高质量的语料训练了一下模型,奖励模型训练...
首先借用复旦NLP组的MOSS-RLHF论文中的一张图: PPO算法是基于Actor-Critic架构的策略梯度算法,结合上面的流程图,来梳理下整个PPO的训练流程: 1)通过监督学习微调好SFT模型和Reward模型,在实际的PPO训练过程中SFT模型主要是作为Actor策略模型,而Reward模型主要是输出环境对当前动作执行的奖励,可以是一个用人类偏好数据训...
一、PPO算法基础 PPO算法是一种强化学习算法,由OpenAI在2017年提出,旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定性和计算复杂度高的问题。它属于策略梯度方法的一种,通过直接优化策略参数来最大化累积奖励。PPO算法通过限制策略更新的步长,使得训练过程更加稳定高效。 二、RLHF框架下的PPO算法原理 在RLHF框架下,PPO算法被用于...
DPO算法 概括:DPO算法主要剔除PPO算法中需要的reward模型与Critic模型,通过公式推导,将reward隐藏到目标模型中,结合KL散度让模型回答的分布偏向人类偏好回答。 σ(x)=11+exp(−x) πref(y∣x):表示在Base模型下,给定x得到y的概率分布; π(y∣x):表示在当前参数的Train模型下,给定x得到y的概率分布; r...
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算法的优势在于其高稳定性和收敛性,特别适用于连续和离散动作空间。它通过限制新旧策略之间的差异来保持策略的稳定性,同时自适应地调整学习率以应对不同训练阶段的需求。 在RLHF框架的具体应用中,PPO算法通常与奖励模型相结合。首先,从prompt...
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。只是如果完全没有了解过,你可能会觉得有些操作看上去没有那么显然。但只要你...
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。只是如果完全没有了解过,你可能会...
PPO算法在RLHF中的N步实现是一个复杂而精细的过程,涉及算法原理、步骤解析及实际应用等多个方面。通过深入理解PPO算法的原理和N步实现细节,并结合实际应用建议进行调整和优化,我们可以更好地利用人类反馈数据来指导智能体的学习,从而实现更高效、更智能的强化学习任务。未来,随着技术的不断进步和应用场景的拓展,PPO算...
🔍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。
特别是在大型语言模型(LLM)的微调过程中,基于人类反馈的强化学习(RLHF)成为了提升模型输出质量的关键技术。其中,近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)算法以其高效性和稳定性,在RLHF中占据了重要地位。本文将深入剖析PPO算法的原理,并结合源码解读,展示其在RLHF中的实际应用,同时关联千帆大模型开发与服务...