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...
解决policy-based RL的policy-gradients类算法:最基础的REINFORCE 完善REINFORCE算法的Actor-Critic算法:引入critic网络 完善AC算法的PPO算法:复用样本、GAE 去掉PPO中critic网络的REINFORCE++算法 基于PPO算法的RLHF 本文总结:马尔可夫决策过程从马尔可夫过程基础上引入了反馈和动作,为了计算反馈,定义了累计的价值函数,RL以价...
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...
按照 Adam 论文 (Kingma 和 Ba，2014) 的符号表示，我们可以得到 PyTorch Adam (Kingma 和 Ba 论文的算法 1) 和 TensorFlow 风格 Adam (Kingma 和 Ba 论文第 2.1 节前的公式) 的梯度更新规则如下: 上面的方程强调了 PyTorch 和 TensorFlow 实现之间的区别在于它们的 归一化项，即 和。如果我们设置，则这...
1. RLHF/PPO LLM 的预训练要用到大量来自不同来源的语料库，而这本身就无法确保这些数据集的质量。此外，LLM 的主要目标是预测下一个 token，这个目标与「有用且安全地遵从用户指令」的目标并不一致。因此，LLM 可能会输出不真实、有害或对用户无用的内容。本质上讲，这些模型并未与用户意图对齐。RLHF/PPO ...
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。
PPO算法是一种基于策略梯度的强化学习算法,它通过限制新策略与旧策略之间的差异来保证策略的稳定性。PPO算法的核心思想是在每次更新时,限制新策略与旧策略之间的KL散度,从而避免过大的策略更新导致的不稳定现象。 RLHF中的PPO算法 在RLHF中,PPO算法可以用于优化智能体的行为策略,以更好地满足人类的期望。具体实现过...
PPO(Proximal Policy Optimization)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。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算法的关键特性 策略稳定性:PPO算法在更新策略时,会限制新旧策略之间...
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...
我们正在致力于更多有关 RLHF 的研究,这篇博客尝试复现 OpenAI 在 2019 年开源的原始 RLHF 代码库,其仓库位置位于 openai/lm-human-preferences。尽管它具有 “tensorflow-1.x” 的特性,但 OpenAI 的原始代码库评估和基准测试非常完善,使其成为研究 RLHF 实现工程细节的好地方。