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...
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...
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。
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...
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。
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...
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...
在PPO算法中,优势函数的波动可能会对训练过程产生不利影响。尤其是极端的大值会导致梯度过大,从而引发不稳定。因此,对优势进行归一化是必要的。Z-score归一化方法如下: A=A−μδ μ:当前批次中优势的均值。 δ:当前批次中优势的标准差。 通过归一化,减少了极端优势值对梯度的影响,优化过程更加平稳和高效。