RLHF vs DPO 上图左边是RLHF算法,右边为DPO算法,两图的差异对比即可体现出DPO的改进之处。 RLHF算法包含奖励模型(reward model)和策略模型(policy model,也称为演员模型,actor model),基于偏好数据以及强化学习不断迭代优化策略模型的过程。 DPO算法不包含奖励模型和强化学习过程,直接通过偏好数据进行微调,将强化学...
虽然ChatGPT为代表的RLHF技术非常有影响力,引发了巨大的关注,但仍然存在若干局限性: RLHF 范式训练出来的这些模型虽然效果更好,但仍然可能输出有害或事实上不准确的文本。这种不完美则是 RLHF 的长期挑战和优化目标。 在基于 RLHF 范式训练模型时,人工标注的成本是非常高昂的,而 RLHF 性能最终仅能达到标注人员的...
首先使用最大似然原理估计参数 θ 并捕获训练数据的分布。实现这一目标可采用梯度下降算法,该算法通过最大化训练数据的 log-likelihood 来实现。算法 1 和图 2 描述了 MLE(最大似然估计)优化步骤,这是训练模型最常用的方法。完成这一步将得到 MLE 模型。 REINFORC 算法将奖励最大化 为了更好的优化 MLE 模型以...
然后,使用梯度下降等优化算法直接最小化或最大化目标函数,通过不断调整模型参数,使得模型生成的输出更加符合用户的偏好。 算法对比与展望 PPO算法和DPO算法在RLHF框架中都取得了显著成果。PPO算法以其高稳定性和收敛性著称,适用于各种复杂的决策任务。而DPO算法则以其简化的训练流程和高效的计算性能脱颖而出,特别适合...
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,它通过优化策略来最大化预期奖励。PPO算法特别适用于连续和离散动作空间,且具有较高的稳定性和收敛性。在RLHF框架下,PPO被用于调整语言模型,使其生成的内容...
大模型入门(七)—— RLHF中的PPO算法理解 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。
结果显示,HybridFlow 在各种模型规模和 RLHF 算法下,都显著优于其他框架,实现了更高训练吞吐量。 无论PPO 、ReMax 还是 Safe-RLHF 算法,HybridFlow 在所有模型规模下平均训练吞吐量均大幅领先于其他框架,提升幅度在 1.5 倍至 20 倍之间。 随GPU 集群规模扩大,HybridFlow 吞吐量也获得良好扩展。这得益于其灵活的...
在人工智能领域,大模型算法的发展日新月异,其中RLHF(基于人类反馈的强化学习)、PPO(近端策略优化)、DPO(深度近端策略优化)、Flash Attention及增量学习等算法尤为引人注目。这些算法不仅在学术界引发了广泛讨论,也在工业界得到了广泛应用。本文将对这些算法进行全面解析,探讨其原理、应用场景及优势。 RLHF:基于人类...
最初,RLHF算法是基于强化学习(RL)的PPO(Proximal Policy Optimization)来训练的。由于训练难度较高,社区中更受欢迎的是直接偏好优化的DPO(Direct Policy Optimization)算法,它降低了RLHF的门槛。然而,仔细思考后发现,RLOO算法中的RL味道并不浓厚。在HF社区的一篇技术文章“Putting RL back in RLHF”中,介绍了一种...
然而,RLHF在实际应用中可能面临训练成本高、反馈数据难以获取等问题。为了克服这些挑战,研究者们提出了多种替代方法,其中直接偏好学习(DPO)因其简洁高效的特性而备受关注。 一、RLHF算法概述 RLHF,即基于人类反馈的强化学习,是一种结合了强化学习和人类反馈的方法。在RLHF中,模型通过不断地与人类交互,获取人类的...