LLM RLHF——PPO 代码笔记 本文主要是针对已经有了 PPO for LLM理论基础的,但是缺乏 PPO 实践的同学。本人在看了一些 PPO 视频和文章,对于 PPO 的理论有了一定的了解,但是不知道是如何用代码实践的。 学计算机就不能不学代码,学习写代码的第一步要先运行代码和读代码,而 PPO 更是网上对于理论解释的内容远多...
PPO,也就是Proximal Policy Optimization(近端策略优化),是一种强化学习算法。它主要用于训练智能体,让智能体在与环境互动的过程中学习最优策略。PPO的核心思想是在更新策略时,尽量保持策略的稳定性,避免在训练过程中出现策略“跳跃式”变化的问题。 摘要 接下来,我来详细讲解一下这篇文章的摘要。 首先,摘要的第一...
代码注释: “中心示例: 将截断 token 后的所有 token 替换为填充 token”代码注释: “中心示例: 确保样本包含 truncate_token “代码注释: “只对通过该功能的响应进行人类查询”Ziegler 等人 (2019) 建议: “我们使用拒绝采样来确保在第 16 和 24 个 token 之间有一个句号，然后在那个句号处截断 (这是‘句子...
为了执行归一化过程,代码首先创建了reward_gain和reward_bias,以便可以通过reward = reward * reward_gain + reward_bias来计算奖励值 (lm_human_preferences/rewards.py#L50-L51)。 在执行归一化过程时,代码首先设置reward_gain=1, reward_bias=0(lm_human_preferences/train_reward.py#L211),然后从目标数据集 ...
接下来,我会把大语言模型 RLHF 中的 PPO 分成三部分逐一介绍。这三部分分别是采样、反馈和学习。 在开始之前,我先用一段伪代码把三部分的关系简要说明一下(先建立一个印象,看不懂也没关系,后面自然会看懂): policy_model = load_model() forkinrange(20000): ...
但只要你非常了解语言模型和深度学习,应该不会影响你把整个流程给捋顺。接下来,我会把大语言模型 RLHF 中的 PPO 分成三部分逐一介绍。这三部分分别是采样、反馈和学习。在开始之前,我先用一段伪代码把三部分的关系简要说明一下(先建立一个印象,看不懂也没关系,后面自然会看懂):...
2)初始化ppo训练器,在代码training/step3_rlhf_finetuning/main.py中 ppo_trainer = DeepSpeedPPOTrainerUnsupervisedifunsupervised_training_enabledelseDeepSpeedPPOTrainer trainer= ppo_trainer(rlhf_engine, args) 3)生成PPO的训练样本,在代码training/step3_rlhf_finetuning/main.py中 ...
要开始使用 RLOO，你可以通过 pip install --upgrade trl 安装 TRL 的最新版本，并导入 RLOOTrainer。下面是一个展示一些高级 API 使用的简短代码片段。你可以随时查阅这些文档:https://hf.co/docs/trl/main/en/rloo_trainerhttps://hf.co/docs/trl/main/en/ppov2_trainer from transformers import ( AutoM...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # safe_rlhf/algorithms/ppo_lag/trainer.py def rl_step(self, rl_batch: dict[str, torch.Tensor]) -> dict[str, Any]: #... actor_loss = self.actor_loss_fn( log_probs[:, start:], old_log_probs[:, start:], reward_advantages, ...