critic model和reward model来源于rw模型训练(详情参见:前面de:RLHF-奖励模型代码解析) 代码解析 训练过程: 主入口在main.py里面,这里面涉及到了强化学习的范畴,ppo算法训练。 首先,需要使用actor model生成训练样本,其次,使用训练样本生成actor loss和critic loss,然后梯度回传。 代码如下: 生成
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...
在深度学习和自然语言处理领域,DeepSpeed-Chat RLHF阶段代码中的PPO(Proximal Policy Optimization,近端策略优化)算法无疑是一个值得深入探讨的话题。PPO是一种常用的深度强化学习算法,它通过迭代更新策略,使得新策略与旧策略在保持一定相似度的同时,尽可能提升收益。本文将对DeepSpeed-Chat RLHF阶段中的PPO算法进行详细...
最后,在强化学习阶段,利用PPO等算法对语言模型进行微调,使其生成的内容更符合人类的偏好。 PPO算法详解 PPO算法是一种用于训练强化学习模型的先进算法,它通过优化策略来最大化预期奖励。在RLHF框架下,PPO被用于调整语言模型,使其生成的内容更符合人类的偏好。PPO算法的优势在于其高稳定性和收敛性,特别适用于连续和离...
强化学习的过程也叫做偏好对齐的过程,发展到现在其已不再神秘了,一些最新的大模型流程基本都有RLHF的过程,之前看过一篇论文其是先DPO然后再PPO,DPO的文章之前我们已经讲过了,所以现在我们以PPO为例,进行RLHF全过程代码的构建。 所有代码已集成至git仓库:https://github.com/mst272/LLM-Dojo/tree/main/rlhf,这...
TRL 旨在使用 PPO 微调 Hugging Face 生态系统中的预训练 LM。TRLX 是 CarperAI 构建的 TRL 的扩展分支,用于处理用于在线和离线培训的大型模型。目前,TRLX 有一个 API,能够以 LLM 部署所需的规模(例如 330 亿个参数)使用 PPO 和隐式语言 Q-Learning ILQL 进行生产就绪的 RLHF。TRLX 的未来版本将允许语言模...
AI代码解释 # InstructGPT奖励模型损失函数loss=-torch.log(torch.sigmoid(reward_good-reward_bad)).mean()# 强制正样本得分高于负样本 安全约束:在PPO训练中引入KL散度惩罚项,防止策略模型过度偏离初始SFT模型 实际部署数据显示,1.3B参数的InstructGPT模型在指令跟随能力上超越175B的原始GPT-3,验证了RLHF的"对齐放...
LLM学习笔记--RLHF 代码实现详解 在RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）中，代码的核心部分围绕着PPO（Proximal Policy Optimization）算法展开。数据集通常包含两个部分：选择（positive）的和未选择（negative）的样本，用于训练奖励模型。[1] 这个模型首先通过inference阶段，获取预训练模型的...
只能自己看一看代码,以前搞过一点用PPO做游戏,感觉和语言模型PPO的用法不太一样。在游戏场景,每个step给环境一个action之后,agent拿到的state都是会变化的,通常也会设计奖励函数使得每个step都会有reward;但是在用强化学习微调语言模型这里,prompt是state,只输入一次,然后输出一串action(回答的单词),得到一个reward,模型...