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: 生成训练样本 generate_...
defget_advantages_and_returns(self,values,rewards,start):# Adopted from https://github.com/CarperAI/trlx/blob/main/trlx/models/modeling_ppo.py#L134lastgaelam=0advantages_reversed=[]length=rewards.size()[-1]fortinreversed(range(start,length)):nextvalues=values[:,t+1]ift<length-1else0.0delta...
所有的遮蔽 (masking) 和移位 (shifting) logic 已经实现,例如,在generate函数中 (需要永久的代码链接)。 在计算 logits 时,OAI 的代码通过适当地屏蔽填充 token 来工作。这是通过找出与填充 token 相对应的 token 索引来实现的 (lm_human_preferences/language/model.py#L296-L297),然后相应地调整它们的位置索引...
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...
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...
对PPO的每个部分选择最有效的策略以实现PPO-max,具体实现可以参阅开源代码。 首先根据历史均值和方差记录对当前奖励组进行归一化和裁剪,然后添加KL-惩罚项来约束策略优化。 在模型加载阶段,用奖励模型初始化critic模型,并在正式应用PPO之前对其进行预训练,然后使用全局梯度裁剪并设置较小的经验缓冲区。
PPO 算法是一种信赖域优化 (Trust Region Optimization，TRO) 算法，它使用梯度约束确保更新步骤不会破坏学习过程的稳定性。DeepMind 对 Gopher 使用了类似的奖励设置，但是使用 A2C (synchronous advantage actor-critic) 算法来优化梯度。作为一个可选项，RLHF 可以通过迭代 RM 和策略共同优化。随着策略模型更新，用户...
# 示例代码fromrlhfimportRLHF# 初始化强化学习微调器rlhf=RLHF(model,reward_model,tokenizer)rlhf.train(epochs=100) PPO算法详解: 策略更新:PPO是一种策略梯度方法,通过信任域更新策略,确保策略的迭代在一定的范围内,以避免大幅度的不稳定性。 价值函数:利用价值函数估计当前策略下的状态价值,帮助计算优势函数,...
RM训练入门:探索RLHF-PPO模型的调试与训练过程。本文以LLM-PPO训练RLHF模型为背景,通过介绍理论对比与流程解析,实践代码与配置,以及训练配置参数详解,旨在帮助技术人深入理解RLHF-PPO模型的训练过程,并提供实用的代码示例。从数据准备到模型配置,再到PPO训练过程与效果评估,本文全面覆盖了从入门到实践的关键步骤,包括...