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 散度的最优参数为 β = 0.001。 在线/ 迭代式 RLHF 传统上,对齐 LLM ...
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...
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...
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...
(5)ppo_epoch: 引入新约束,提升训练效率 (6) Actor loss小结 【五、Critic loss】 (1) 实际收益优化 (2) 预估收益优化 一、强化学习概述 1. 强化学习整体流程 强化学习的两个实体:智能体(Agent)与环境(Environment) 强化学习中两个实体的交互:
研究人员探究了PPO算法的高级版本PPO-max,可以有效提高策略模型的训练稳定性,并基于主要实验结果,综合分析了RLHF与SFT模型和ChatGPT的能力对比。 除了更多的定性结果外,研究人员还发现基于该算法成功训练的LLM往往能够更好地理解查询的深层含义,回复结果更能直击用户灵魂。
大语言模型训练中的PPO强化学习:1.在大语言模型训练中,强化学习模型架构与SFT监督微调的模型一样,2.RLHF中训练强化学习模型阶段不需要标注问题的答案 3.RLHF中的初始策略就是SFT模型 关于RLHF方法中RL模型训练的损失函数:1.RL模型的损失函数包含三个部分 2.RL模型的损失函数需要计算策略更新后的RL模型与SFT模型输...
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。
PPO 近端策略优化 (proximal policy optimization ) TRPO和PPO的主要区别在于约束的位置。PPO直接将约束放入优化式中,可以使用梯度上升方法进行最大化。而TRPO则将KL散度作为约束,希望θ与θ′的KL散度小于δ。但在基于梯度的优化中,处理约束较为困难。TRPO因为将KL散度约束作为额外的约束,没有放入目标函数中,因此其...