在传统 RL 中,模型往往是从随机初始化的参数开始训练的,训练样本产生的梯度方差往往非常大,因此 PPO 设计的重点在于如何在梯度更新非常大的情况下保持训练稳定。 相比之下,RLHF 中的 LLM 已经经过了相当充分的 pretraining 和 SFT,因此并不存在传统 RL 训练中的这种特性。尽管理论上每一步的预测空间是整个词表范...
RLHF通过收集人类反馈数据(符合人类偏好的数据),训练出奖励模型,通过奖励模型评估LLM的答案,更新LLM权重,最终得到答案符合人类偏好的LLM。具体使用的策略就是PPO算法。 但是RLHF是一个复杂且经常不稳定的过程,首先拟合反映人类偏好的奖励模型,然后使用强化学习微调大型无监督 LM,以最大化这种估计奖励,而不会偏离原始模...
大模型和应用训练:SFT - RM - PPO - RLHF…N次循环上升(N重要)应用:比如,建筑从投资可研立项,到策规设计建设运营… - 百步穿杨杨杨于20230614发布在抖音,已经收获了1248个喜欢,来抖音,记录美好生活!
dpo 和 reward_model 完全等价; rlhf = reward_model + ppo。 online and offline online和offline的区别: 策略(价值函数)是不是step-by-step update的,如果是,就是online,不是就是offline。 Policy gradient方法一个很大的缺点就是参数更新慢,因为我们每更新一次参数都需要进行重新采样、每批样本只能用一次,这...
在RLHF(V4)版本之前,Llama 只使用了「Reject Sampling」微调,之后采取了两者顺序组合的方式,在再次 Sampling 之前,先使用 PPO 训一段时间,再开始 Sampling。 2.1 Reject Sampling 拒绝采样(Reject Sampling)是指让一个模型针对同一个 prompt 生成 K 个答案, ...
一、RLHF RLHF一共用到4个模型。 actor model:是我们想要训练的语言模型,一般用sft阶段的产生的sft模型进行初始化。 reference model:一般也用sft阶段的到的sft模型做初始化,参数是冻结的,通过KL散度防止actor model训练跑偏,就是既要又要,希望在保持原本知识的基础上符合人类偏好。
RLHF部分: RLHF里面的目标函数为: objective(ϕ)=E(x,y)∼DπϕRL[rθ(x,y)−βlog(πϕRL(y∣x)/πSFT(y∣x))]+γEx∼Dpretrain[log(πϕRL(x))] 第一项是强化学习项,即最大化累计奖励。中括号内就是奖励函数设计,其包含两方面,一方面是 rθ(x,y) ,即句子的得...
在ppo训练中, batch_sequences = batch_prompts + batch_rensponses make_experience流程 1、我们的输入是batch_prompts,是做了left padding,保证batch内长度一致。 2、得到模型generate的batch_rensponses后,与batch_prompts进行拼接,然后需要做right padding,才可保证batch内长度一致。这一步得到了完整的batch_sequence...
如果说系列1是alignment的预先“试验”,那么系列2是RLHF的开端,系列3则标志着基于RLAIF,对齐可以更加透明化和自动化。 #自然语言处理#NLP#大语言模型#LLM(大型语言模型)#claude#RLHF
Q* ??? | RLHF-PPO,DPO,PRM,MDP,A*雨露均沾型[憨笑],不过感觉这里以A*为基的Q*在降低了复杂空间探索成本下,对数据集中过程知识分布的完备性要求和依赖会很高,否则学习到的最佳优先搜索策略的Q*在推理泛化能力上可能还会存在很多局限而以致在解决深度复杂问题和提出创新性的推理路径上难以形成突破。