ppo.py 初始化 Jun 5, 2024 requirements.txt Create requirements.txt Jun 5, 2024 README Apache-2.0 license RLHF PPO 博客地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/701832687 项目描述: 本仓库实现PPO算法,由于个人硬件有限强化的模型是qwen_0.5B, 使用lora调节模型参数。 奖励模型使用的是Erlangshen-Roberta-330...
Security Insights Additional navigation options Files main data model utils LICENSE.txt README.md config.py inference.py main.py ppo.py requirements.txt Breadcrumbs RLHF_PPO / main.py Latest commit algorithmexplorer 初始化 Jun 5, 2024 2f84189·Jun 5, 2024 ...
通过上述流程,我们不仅可以构建PPO的全部过程,最新的一些强化学习算法也可以同样的构建,例如RLOO、KTO、Simpo等。相关代码可以查看开头的Git项目,另外基于此项目也对显存做了实验,如下: 可以看到通过deepspeed,基本上一张A100就可以进行强化学习训练了。 参考 1、 huggingface.co/blog/zh/ 2、GitHub - huggingface/trl...
https://github.com/OctopusMind/RLHF_PPO/tree/maingithub.com/OctopusMind/RLHF_PPO/tree/main 强化学习需要角色介绍 演员模型(Actor),即我们想训练出来的模型, 需要微调 演员模型通常用于表示智能体(或代理)在给定环境下采取行动的策略。在生成文本的过程中,每次生成一个 token 被视为演员模型采取的一个行...
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...
Issue #31267 链接https://github.com/huggingface/transformers/issues/31267 结论 TRL 中引入的 RLOO (REINFORCE Leave One-Out) 训练器是在线 RLHF 训练中一个令人兴奋的算法，它提供了一个比 PPO 更易访问和高效的替代方案。通过减少 GPU 内存使用和简化训练过程，RLOO 使得可以使用更大的批量大小和更快的...
在首份报告中，复旦团队揭示了 RLHF 在大语言模型中的基本框架，并深入分析了 PPO 算法的内部机制，特别是 PPO-max 的高级版本在策略模型训练稳定性中的关键作用。现在，复旦团队进一步挖掘 RLHF 的潜力，重点关注奖励模型（Reward Model）在面对实际应用挑战时的表现和优化途径。Secrets of RLHF in Large Language...
相比 PPO，ReMax 是轻量级算法 思路 是否有可能找到比 PPO 更适配 RLHF 的算法？我们得出的答案是肯定的。这是因为 PPO 和价值模型是为通用 RL 问题设计的，而不是针对像 RLHF 这样的特定问题（RLHF 只是 RL 问题中的一个子类）。有趣的是，我们发现 RLHF 具有三个在 PPO 中未使用的重要结构：1. 快速...
RLHF训练，在这一步，SFT模型通过使用近似策略优化（PPO）算法，从RW模型的奖励反馈进一步微调。在步骤3中，研究者还提供了两个附加功能，来帮助提高模型质量：- 指数移动平均线（EMA）的收集，可以选择一个基于EMA的检查点，进行最终评估。- 混合训练，将预训练目标（即下一个词预测）与 PPO 目标混合，以防止在...
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