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...
3、PPO,PPO(Proximal Policy Optimization)是一种强化学习算法,它通过引入奖励信号来调整模型的行为,使模型生成的内容更符合人类的偏好。具体来说,PPO通过最大化预期奖励来调整模型的策略,使模型在选择行为时更倾向于选择可以得到更高奖励的行为。在这个阶段中,我们首先使用在第一阶段训练的有监督微调模型和第二阶段训...
2.1 PPO 强化学习概念 大语言模型完成奖励模型的训练后,下一个阶段是训练强化学习模型(RL 模型),也是最后一个阶段。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...
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 ...
随着大模型的飞速发展,在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新,从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、PPO、DPO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、开源模型的理解等,几乎每天都有新的发展。 我们总结了算法工程师需要掌握的大模型微调技能,并制作了大模型微调技能图谱,希望可以帮助大家将知识体...
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...
在RLHF-PPO的训练中,我们需要加载四个模型:actor、critic、reward和ref。今天我们来详细讲解一下critic模型在Pytorch中的实现。📚 模型结构与reward一致,critic参数可以由reward model参数来初始化。这样做的目的是为了方便模型参数的共享和初始化。🔄 在forward传播时,reward model是在句子级别上进行操作,而critic mo...
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。
Reward模型的输入是prompt和answer的组合，输出则是answer中每个token对应的值，其中最后一个token对应的值即为该语料的reward；Critic模型，它是Reward模型的一个复制。deepspeed的PPO示例图 1.2. 【强化学习基础】在深入探讨RLHF的实现之前，我们首先来了解一下强化学习的基础知识。强化学习是一种通过试错来学习的方法...