通常来说,off policy会先用不同的策略产生大量的样本,如DQN中,通过经验回放的方式构造目标策略的训练样本,经验回放的方式会使得样本产生的策略不同于目标策略;on policy一般是目标策略先生成一条样本,然后接着计算价值去更新目标策略,on policy的这种方式会存在探索-利用的矛盾,因为行为策略和目标策略一致缺乏探索,会...
Clipped Surrogate Objective 约束:由于θ'与θ不能差别太大,所以需要有个约束,比如在目标函数后加-βKL(θ,θ')作为约束(PPO);或者外面引入KL(θ,θ') < δ.(TRPO,PPO前身,用constraint计算上不好处理) 最大化CPI loss可能导致large policy update,为了限制ratio的大小,将其clip到1附近 取min值的原因:对没...
PPO 数据集中 prompt 来源以及数量 这一部分有蛮多实现上的细节,但 OpenAI 的论文里写得很简略。我们结合论文和 TRL 库的代码 仔细理解一下。下面我会用一些强化学习的术语,如果不熟悉的话可以参考前一篇文章:强化学习小记——观其大略 感谢战士金:详解大模型RLHF过程(配代码解读)这篇文章,这一部分的理解受到了...
第三十二章:基于开源大模型从零实现PPO算法 构建神经网络模型 实现PPO的优化循环 自适应学习率调整 调试和性能分析技巧 评估对齐之后的大模型 第三十三章:高级PPO技术和强化学习进阶 PPO变体和改进策略 处理高维输入和模型泛化 多智能体环境中的PPO应用 强化学习中的迁移学习和多任务学习 强化学习中的安全性和可解释性...
大语言模型微调中训练 RL 模型采用的优化算法是 PPO(Proximal Policy Optimization,近端策略优化)算法,即对设定的目标函数通过随机梯度下降进行优化。近端策略优化是一种深度强化学习算法,用于训练智能体在复杂环境中学习和执行任务。通过智能体的训练,使得其在与环境的交互中能够最大化累积回报,从而达成指定任务目标。
研究人员探究了PPO算法的高级版本PPO-max,可以有效提高策略模型的训练稳定性,并基于主要实验结果,综合分析了RLHF与SFT模型和ChatGPT的能力对比。 除了更多的定性结果外,研究人员还发现基于该算法成功训练的LLM往往能够更好地理解查询的深层含义,回复结果更能直击用户灵魂。
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。
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。
研究人员探究了PPO算法的高级版本PPO-max,可以有效提高策略模型的训练稳定性,并基于主要实验结果,综合分析了RLHF与SFT模型和ChatGPT的能力对比。 除了更多的定性结果外,研究人员还发现基于该算法成功训练的LLM往往能够更好地理解查询的深层含义,回复结果更能直击用户灵魂。
PPO变体和改进策略 处理高维输入和模型泛化 多智能体环境中的PPO应用 强化学习中的迁移学习和多任务学习 强化学习中的安全性和可解释性 第三十四章:【项目实战5】RLHF医疗大模型微调 项目需求分析和技术方案设计 环境设置和任务定义 对齐数据的收集和预处理 ...