之后，开始强化学习策略训练阶段；在这个阶段，LLM 和预训练奖励模型分别作为一个强化学习框架中的智能体和环境。为了训练 InstructGPT，要用到三个数据集：1.SFT 数据集：包含用于训练 SFT 模型的标注者演示。2.RM（奖励模型）数据集：由人类标注者对模型输出的排名构成，用于训练奖励模型。3.PPO 数据集：由用作 ...
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，用于训练智能体在复杂环境中...
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...
现在,我们可以这样计算生成第 i 个 token 的优势 a(这里我们使用采样阶段计算出来的 old_values): 好的,我们已经理解了优势的含义了。现在终于可以揭开这个关键主题的面纱——在 PPO 学习阶段,究竟什么是"强化优势动作"。 所谓“强化优势动作”,即强化那些展现出显著优势的动作。 在上面的小明的例子中,这意味着在...
之后,开始强化学习策略训练阶段;在这个阶段,LLM 和预训练奖励模型分别作为一个强化学习框架中的智能体和环境。 为了训练 InstructGPT,要用到三个数据集:1.SFT 数据集:包含用于训练 SFT 模型的标注者演示。2.RM(奖励模型)数据集:由人类标注者对模型输...
其中演员就是我们想要训练出来的大模型。在用 PPO 训练它之前,它就是 RLHF 的第一步训练出来的 SFT (Supervised Fine-Tuning) model。输入一段上下文,它将输出下一个 token 的概率分布context。评论家是强化学习的辅助模型,输入一段上下文,它将输出下一个 token 的“...
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...
在研究过程中复旦团队曾发现一个有趣的现象，如果按照特定方式选择 hh-rlhf 数据集（Anthropic 公开的有用和无害的人类偏好数据集）中的 70% 数据用于训练奖励模型，这个奖励模型用于 PPO 阶段训练将导致模型无论输入任何内容都只会回复 「免责声明」：这种现象是 hh-rlhf 数据集中存在大量冲突、模糊数据的结果，...
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 ...
数据处理这里和 DeepSpeed-Chat RLHF 阶段代码解读(1) —— 奖励函数阶段 - 知乎 (zhihu.com) 处理基本一致,唯一的区别是输入不是 prompt + response,而是只有 prompt,response 靠 actor model 生成。PPO初始…