for j in ppo_epochs: 用上面生成的文本计算优势,利用PPO算法更新actor和critic模型. 下面参考deepspeed的代码(github.com/microsoft/De)进行理解: 初始化:上面的4个模型在rlhf_engine中定义: 这里的actor和ref直接用hugging face的AutoModelForCausalLM初始化(就是decoder-only的LM),然后critic和reward在LM末尾接了...
可以看到在上述过程中,Policy网络的训练数据来源于另外一个Policy网络,是 off-policy 的方法,另外在 Importance Sampling 中已经证明和pθ和pθ‘不能差太多,因此在最大化目标函数中加入和pθ和pθ‘的KL散度,这就是PPO的整体过程,接下来看一下 RLHF如何运用 PPO 算法。 3.0 PPO in RLHF 需要做偏好对齐的模...
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...
英文原文: https://hf.co/blog/the_n_implementation_details_of_rlhf_with_ppo原文作者: Shengyi Costa Huang, Tianlin Liu, Leandro von We译者: innovation64审校/排版: zhongdongy (阿东)
PPO算法作为一种高效的策略优化算法,在RLHF中具有广泛的应用前景。本文将深入探讨PPO算法在RLHF中的N步实现细节,帮助读者理解并应用该算法。 PPO算法原理 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...
RLHF(Reward Learning from Human Feedback)框架通过引入人类反馈来训练模型,而PPO(Proximal Policy Optimization)算法则是这一框架下的关键技术之一。本文将从理论到实践,深入解析PPO算法在RLHF中的应用过程。 PPO算法基础 什么是PPO算法? PPO(Proximal Policy Optimization)是一种用于训练强化学习模型的算法,它通过优化...
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...
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...
RLHF(Reward Learning from Human Feedback)框架通过引入人类反馈来训练模型,而PPO(Proximal Policy Optimization)算法则是这一框架下的关键技术之一。本文将深入探讨PPO算法在RLHF中的应用,解析其原理、优势及实践过程。 一、PPO算法基础 PPO算法是一种用于训练强化学习模型的算法,它通过优化策略来最大化预期奖励。PPO...