PPO喂进去的是actor自己rollout出来,然后对齐reward model的偏序概率,DPO喂进去的样本是y_win和y_loss构建起来的pair对数据(也就是RLHF喂给reward model的样本)。 2. 推导 符号定义 x{: }prompt, y{: }respons 奖励函数:r( x, y) 基准模型:\pi_{ref}(y|x 训练模型:\pi(y|x 训练目标 \max...
概括:DPO算法主要剔除PPO算法中需要的reward模型与Critic模型,通过公式推导,将reward隐藏到目标模型中,结合KL散度让模型回答的分布偏向人类偏好回答。 σ(x)=11+exp(−x) πref(y∣x):表示在Base模型下,给定x得到y的概率分布; π(y∣x):表示在当前参数的Train模型下,给定x得到y的概率分布; r(x,yl)...
最近火出圈的🚀 ChatGPT 中 RLHF 主要采用了就是 PPO 进行强化学习训练 主要运用在微调阶段(微调整个 10B～100B+ 参数的成本其实也非常高 )使用策略梯度强化学习 (Policy Gradient RL) 算法、近端策略优化 (PPO) 微调初始 LM 的部分或全部参数。 以下主要参考台大李宏毅的推导过程 01 Vanilla policy gradient ...
我们再稍作一些改动将log去掉(这个其实不是“稍作改动去掉log”的事,是涉及到PPO中重要性采样的相关内容,大家有兴趣可以参考https://www.cnblogs.com/xingzheai/p/15931681.html): 其中,表示真正吃了batch,产出经验值的Actor;P表示ppo_epochs中实时迭代更新的Actor,它在模仿的行为。所以这个公式从直觉上也可以理...
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。
Reward模型 因为PPO需要一个Reward模型对模型生成结果的质量进行评价，因此先收集数据训练Reward模型。Reward...
2. RLHF常使用PPO作为基础算法,整体流程包含了4个模型,且通常训练过程中需要针对训练的actor model进行采样,因此训练起来,稳定性、效率、效果不易控制。 1) actor model/policy model: 待训练的模型,通常是SFT训练后的模型作为初始化 2) reference model: 参考模型,也是经SFT训练后的模型进行初始化,且通常与actor...
当我们将r(x)反解，即可得到 r(x)的闭式解:从理论上来说，DPO有着自洽的推导过程，在BT-RM能...
Iterate-beam-search的采样方案会有一些效果提升,考虑生成样本会随分布修正而逐渐优化,可以覆盖更多的分布空间。以及Iterate-beam-search其实和PPO在线解码进行模型更新的方案更加相似,但相对效率更高。 三合一大礼包- RSO STATISTICAL REJECTION SAMPLING IMPROVES PREFERENCE OPTIMIZATION...