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,奖励模型训练可以理解成一个NLU的回归任务,输入是两段文本,从某个角度进行打分(例如LLama2里的帮助性偏好和安全性...
RLHF 奖励模型(Reward Model) PPO DPO DPO 变种 Iterative-DPO 总结 参考 打个小广告 ☻,知乎专栏《大模型前沿应用》的内容已经收录在新书《揭秘大模型:从原理到实战》中。感兴趣的朋友可以购买,多谢支持!♥♥ 广告 揭秘大模型:从原理到实战 京东 ¥55.80 去购买 与有SFT 相比,强化学习能够给大语言...
之前在 PPO 和 DPO 方面的研究关注的是成对偏好，而 RLHF 方面的研究则是收集逐列表的偏好来加速数据收集过程，之后再将它们转换成成对偏好。尽管如此，为了提升 LLM 的性能，直接使用逐列表的数据集来执行偏好优化是可行的。以下三篇论文专门讨论了这种方法。LiPO，逐列表偏好优化，参阅论文《LIPO: Listwise prefer...
本文主要是结合PPO在大模型中RLHF微调中的应用来理解PPO算法。 一、强化学习介绍 1.1、基本要素 环境的状态S:t时刻环境的状态StSt是环境状态集中某一个状态,以RLHF中为例,序列w1,w2,w3w1,w2,w3是当前的状态。 个体的动作A:t时刻个体采取的动作AtAt,给定序列w1,w2,w3w1,w2,w3,此时得到w4w4,得到w4w4就...
在 RL 微调期间，我们对没有这样的句号的延续给予固定奖励 -1。”具体来说，通过以下步骤实现此目的:折现因子 (discount factor) = 1折现因子 设置为 1 (lm_human_preferences/train_policy.py#L56)，这意味着未来的奖励与即时奖励具有相同的权重。训练循环的术语: PPO 中的批次和小批次OAI 使用以下训练循环 ...
大语言模型RLHF中的PPO算法可以拆解为以下三个阶段：1. 采样阶段 定义：采样阶段是模型根据提示输出答案的过程，也是模型自行生成训练数据的过程。 组成：在PPO算法中，此阶段包括策略的采样。策略由演员模型和评论家模型组成，演员模型负责决策，即根据输入提示生成答案；评论家模型负责评估，即评估生成的...
最近火出圈的🚀 ChatGPT 中 RLHF 主要采用了就是 PPO 进行强化学习训练 主要运用在微调阶段(微调整个 10B～100B+ 参数的成本其实也非常高 )使用策略梯度强化学习 (Policy Gradient RL) 算法、近端策略优化 (PPO) 微调初始 LM 的部分或全部参数。 以下主要参考台大李宏毅的推导过程 01 Vanilla policy gradient ...
人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF 1.奖励模型的训练 1.1大语言模型中奖励模型的概念 在大语言模型完成 SFT 监督微调后，下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。奖励模型源于强化学习中的奖励函数，能对当前的状态刻画一个分数，来说明这个状态产生的价值有多少。在大语言模型...
PPO(Proximal Policy Optimization)算法是 OpenAI 在 RLHF 阶段采用的算法。PPO 算法中涉及到多个模型的协同训练和推理,设计和实现一套高效、准确的 RLHF 训练系统是多模态模型研究领域的关键挑战之一。 在2024 年的 QCon 上海站上,小红书资深技术专家、RLHF 自研框架负责人于子淇发表了题为《基于 PPO 的多模态大模...
随着大模型的飞速发展,在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新,从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、PPO、DPO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、开源模型的理解等,几乎每天都有新的发展。 我们总结了算法工程师需要掌握的大模型微调技能,并制作了大模型微调技能图谱,希望可以帮助大家将知识体...