即:PPO是RLHF实施用到的具体算法 《Proximal Policy Optimization Algorithms》 DPO(Direct Preference Optimization, 直接偏好优化)是一种稳定的、性能和计算成本轻量级的强化学习算法。通过利用奖励函数与最优策略之间的映射关系,证明这个受限的奖励最大化问题可以通过单阶段的策略训练来精确优化,本质上是在人类偏好数据上...
恰逢最近找工作,记录一下PPO的部分细节。本人是搞强化学习的,平时off-policy的算法接触比较多,比如SAC,TD3等。考虑到最近想找大模型的工作,而现在主流的大模型对齐优化方法用的是PPO,有必要进行以下相关知识的总结,有出错的地方还请指正。 PPO部分: PPO属于基于策略的强化学习,属于onpolicy但又不完全是(用了重要新...
3) 基于RL的PPO策略再微调SFT model得到对齐意图的RLHF model. 图3 详细介绍每步的技术原理。 RLHF技术很强,但实现成本较高,因此出现了其替代方案DPO Direct Preference Optimization(DPO)方案: 1) 方案通过|奖励函数|和|最优策略|之间的映射来,让受约束的奖励最大化问题转化 ...
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1187个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Cohere提出自改进鲁棒偏好优化 | 目前,在线和离线 RLHF 方法(如 PPO 和 DPO)在使人工智能与人类偏好保持一致方面都非常成功。然而,它们的最优解高度依赖于任务,即对分配外(OOD)任务非鲁棒性。 为此,来自 Cohere 的研究团队提出了一种自改进实用的、数学上有原则性的离线鲁棒偏好优化框架 —— SRPO,对任务的变...
天津的回民馆子大店和宝藏小店 #黑蒜子牛肉粒 「三合益餐厅」「黑蒜子牛肉粒」受得了嘛太好吃了,蒜子也好吃「酱爆圆白菜」天津对这个情有独钟「奶爆三样」这个有点太腻了,吃几口hold不住了,人多可以😌 「燕春楼(海河华鼎店)」 #妈呀太香了「红烧牛尾」稍微偏甜,太香了「四皮三馅牛肉饼」馅料十足「老...
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。
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。
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...