从上面可以得到下面的递推公式: A^t=δt+γλA^t+1 说明可以动态规划从后往前计算优势。 3. PPO的优化 on-policy的要求:参数是θ采样出来的策略只能用来更新参数是θ的网络,不然优势估计、动作输出就会和反传的梯度对不上。off_policy则是什么参数采样出来的策略都能用来更新参数是θ的网络。 PPO属于on-...
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 ...
这里会涉及到first visit和every visit,感兴趣的自己可以去了解;二是在求解平均值时需要先把所有的GtGt存储下来,这样太浪费存储空间,最好的是增量计算平均值,这里的推导公式也很简单,最后可以得到这样的价值函数求解方式:
PPO、DPO、GRPO等都是基于强化学习的基础知识,各自进行了不同的改进。之前写过一篇关于RLHF到DPO的详细推导,反响非常好。主要原因是数学过程写得比较详细,不需要太多的数学知识。 万变不离其宗,先学学DPO与RLHF的核心差异,再进一步学习GRPO。 1.1 训练奖励模型 奖励模型的目标是让好的回答获得更高的分数,尽量对...
接下来以 On-Policy 的 PPO 算法为例来回顾 RLHF 中策略更新的核心过程,一个典型的 PPO 算法包括以下组成: •Actor: 即策略模型,用以生成输出,并根据反馈进行更新 •Critic: 扮演教练的角色,为每个生成的输出提供即时反馈,并随着模型能力的提升与 Actor 模型同步...
15.3.4 RLHF中的PPO算法——KL散度书名: 从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM作者名: 王晓华本章字数: 879字更新时间: 2024-12-31 17:38:20首页 书籍详情 目录 听书 自动阅读00:04:58 摸鱼模式 加入书架 字号 背景 手机阅读 举报 上QQ阅读APP看后续精彩内容 下载QQ阅读APP,第一时间看更新...
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...
具体做法是,PPO算法有两个主要的变种:近端策略优化惩罚(PPO-penalty)和近端策略优化裁剪(PPO-clip),其中PPO-penalty和TRPO一样也用上了KL散度约束。 近端策略优化惩罚PPO-penalty的流程如下 首先,明确目标函数,咱们需要优化,让其最大化 『注:如果你想仔细抠接下来各种公式但一上来就被上面这个弄迷糊了,说明还是...