而迭代式 / 在线 DPO 则能缓解这个问题，其做法是广泛探索响应空间并不断更新参考模型。相较之下，RLHF/PPO 则是通过优势归一化、大批量大小以及对参考模型使用指数移动平均来解决这些挑战。最终，这些发现表明 PPO 优于迭代式 / 在线 DPO，而这又进一步优于标准 DPO。更多详情可参阅机器之心专栏文章《ICML 2024...
OpenAI 在大多数任务中使用的强化学习算法都是近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization, PPO)。近端策略优化可以根据奖励模型获得的反馈优化模型,通过不断的迭代,让模型探索和发现更符合人类偏好的回复策略。PPO 的流程如图 2 所示。 图2 PPO 算法实施流程 PPO 涉及到四个模型: (1)策略模型(Policy Model)...
OpenAI 的 RLHF 方法包含 PPO 和 PPO-ptx,其中 PPO-ptx 的设计目标就是为了降低在 NLP 基准上的对齐税。而 Anthropic 的 RLHF 研究发现,只要模型够大,PPO 本身就能在 NLP 下游任务上带来对齐的好处。他们还确定了强化学习策略训练中 KL 散度的...
通常来说,off policy会先用不同的策略产生大量的样本,如DQN中,通过经验回放的方式构造目标策略的训练样本,经验回放的方式会使得样本产生的策略不同于目标策略;on policy一般是目标策略先生成一条样本,然后接着计算价值去更新目标策略,on policy的这种方式会存在探索-利用的矛盾,因为行为策略和目标策略一致缺乏探索,会...
在RLHF框架下,PPO算法被用于调整语言模型,使其生成的内容更符合人类的偏好。RLHF框架通常包括三个阶段: 有监督微调:采用有监督的方式对预训练的语言模型进行微调,使用高质量的语料库,通过行为克隆的方式训练模型,使其能够复制人类专家的行为。 奖励模型训练:训练一个奖励模型,该模型能够评估语言模型生成内容的质量,并...
与原始的 PPO 一样 (baselines/ppo2/model.py#L68-L75)，值函数被裁剪 (lm_human_preferences/train_policy.py#L343-L348)，方式与策略目标类似。自适应 KL 散度 KL 散度惩罚系数 \beta 根据当前策略与先前策略之间的 KL 散度自适应修改。如果 KL 散度超出预定的目标范围，则调整惩罚系数以使其更接近目标...
大语言模型微调中训练 RL 模型采用的优化算法是 PPO(Proximal Policy Optimization,近端策略优化)算法,即对设定的目标函数通过随机梯度下降进行优化。近端策略优化是一种深度强化学习算法,用于训练智能体在复杂环境中学习和执行任务。通过智能体的训练,使得其在与环境的交互中能够最大化累积回报,从而达成指定任务目标。
在这个例子中,实际已经给出了 PPO 计算优势的方法:优势 = 实际收益 - 预期收益。 对于语言模型而言,生成第 i 个 token 的实际收益就是:从生成第 i 个 token 开始到生成第 N 个 token 为止,所能获得的所有奖励的总和。我们用 return 来表示实际收益,它的计算方式如下: ...
为了训练 InstructGPT,要用到三个数据集:1.SFT 数据集:包含用于训练 SFT 模型的标注者演示。2.RM(奖励模型)数据集:由人类标注者对模型输出的排名构成,用于训练奖励模型。3.PPO 数据集:由用作 RLHF 微调输入的 prompt 构成。 训练后的 InstructGPT 会在三个方面得到评估:有用性、可信度、有害性。
PPO属于策略梯度的优化方法,策略梯度最大化奖励对轨迹的数学期望: maxθP(τ,θ)R(τ)用样本近似,假设状态si+1只与状态si和动作ai有关,则一个轨迹的概率P(τ,θ)可以写作: P(τ,θ)=∏t=0Tπ(ai|si,θ)∗P(si+1|si,ai) 代入到上面的期望中,可以得到: maxθ∏t=0Tπ(ai|si,θ)...