for j in ppo_epochs: 用上面生成的文本计算优势,利用PPO算法更新actor和critic模型. 下面参考deepspeed的代码(github.com/microsoft/De)进行理解: 初始化:上面的4个模型在rlhf_engine中定义: 这里的actor和ref直接用hugging face的AutoModelForCausalLM初始化(就是decoder-only的LM),然后critic和reward在LM末尾接了...
RLHF的核心是第三阶段,即使用PPO算法微调语言模型。 PPO算法的核心思想是,构建一个用于完成目标任务的ACtor/Policy模型,以及一个用于估计Actor模型执行动作之后的状态价值(我就认为这是“动作价值”吧)的Critic模型,,然后,让Actor疯狂采样、Critic疯狂评价,在结合环境反馈的动作奖励数据,不断的优化Actor和Critic模型。
有模型和无模型实际上指是否要对环境建模,换句话说核心在于是否有状态转移概率模型,有模型是指有状态转移概率模型,知道状态是怎么转移的,是一个白盒模型,但实际中大多数强化学习的算法都是无模型的,不去构建状态转移概率模型,而是直接得到下一个状态。如上面的例子中,在状态w1,w2,w3w1,w2,w3直接进入到下一状态w...
考虑到对齐的这种优势，他们还实验了用编程技术数据集来提升 LLM 的能力。OpenAI 的 RLHF 方法包含 PPO 和 PPO-ptx，其中 PPO-ptx 的设计目标就是为了降低在 NLP 基准上的对齐税。而 Anthropic 的 RLHF 研究发现，只要模型够大，PPO 本身就能在 NLP 下游任务上带来对齐的好处。他们还确定了强化学习策略训练中...
与原始的 PPO 一样 (baselines/ppo2/model.py#L68-L75)，值函数被裁剪 (lm_human_preferences/train_policy.py#L343-L348)，方式与策略目标类似。自适应 KL 散度 KL 散度惩罚系数 \beta 根据当前策略与先前策略之间的 KL 散度自适应修改。如果 KL 散度超出预定的目标范围，则调整惩罚系数以使其更接近目标...
由于本文以大语言模型 RLHF 的 PPO 算法为主,所以希望你在阅读前先弄明白大语言模型 RLHF 的前两步,即 SFT Model 和 Reward Model 的训练过程。另外因为本文不是纯讲强化学习的文章,所以我在叙述的时候不会假设你已经非常了解强化学习了。
由于本文以大语言模型 RLHF 的 PPO 算法为主,所以希望你在阅读前先弄明白大语言模型 RLHF 的前两步,即SFT Model和Reward Model的训练过程。另外因为本文不是纯讲强化学习的文章,所以我在叙述的时候不会假设你已经非常了解强化学习了。只是如果完全没有了解过,你可能会...
RLHF(Reward Learning from Human Feedback)框架通过引入人类反馈来训练模型,其中PPO(Proximal Policy Optimization)算法作为关键技术之一,在优化语言模型生成内容方面发挥着重要作用。本文将深入探讨RLHF框架下的PPO算法,从理论到实践进行全面解析。 一、PPO算法基础 PPO算法是一种强化学习算法,由OpenAI在2017年提出,旨在...
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...
PPO算法是一种用于训练强化学习模型的算法,它通过优化策略来最大化预期奖励。PPO算法特别适用于连续和离散动作空间,且具有较高的稳定性和收敛性。其主要特点包括: 策略稳定性:PPO算法在更新策略时,会限制新旧策略之间的差异,从而保持策略的稳定性。 自适应学习率:PPO通过自适应地调整学习率,来应对不同训练阶段的需求...