LLM RLHF——PPO 代码笔记 本文主要是针对已经有了 PPO for LLM理论基础的,但是缺乏 PPO 实践的同学。本人在看了一些 PPO 视频和文章,对于 PPO 的理论有了一定的了解,但是不知道是如何用代码实践的。 学计算机就不能不学代码,学习写代码的第一步要先运行代码和读代码,而 PPO 更是网上对于理论解释的内容远多...
PPO,也就是Proximal Policy Optimization(近端策略优化),是一种强化学习算法。它主要用于训练智能体,让智能体在与环境互动的过程中学习最优策略。PPO的核心思想是在更新策略时,尽量保持策略的稳定性,避免在训练过程中出现策略“跳跃式”变化的问题。 摘要 接下来,我来详细讲解一下这篇文章的摘要。 首先,摘要的第一...
LLM学习笔记--RLHF 代码实现详解 在RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）中，代码的核心部分围绕着PPO（Proximal Policy Optimization）算法展开。数据集通常包含两个部分：选择（positive）的和未选择（negative）的样本，用于训练奖励模型。[1] 这个模型首先通过inference阶段，获取预训练模型的...
此外,OpenAI 在 InstructGPT 上实验了在 PPO 添加新的预训练梯度,可以预见到奖励函数的公式会随着 RLHF 研究的进展而继续进化。 最后根据 PPO 算法,我们按当前批次数据的奖励指标进行优化 (来自 PPO 算法 on-policy 的特性) 。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...
把这四个网络,结合 reward 的构造,带入到上面提到的 PPO 算法中,整个过程就如下: 以上我就完成了整个 RLHF 的原理介绍,下面接着跟大家分享代码篇。 3、LLM中的RLHF(代码篇) 对于大模型三部曲的 RLHF,因为其中涉及到 RL 的知识,对于 NLPer 来说相对陌生一点,所以我们重点说一下 RLHF 的原理和代码(以微软...
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...
代码语言:sh 复制 总奖励=0.3*情节新颖度 +0.2*文笔流畅度 +0.25*人物一致性 +0.25*读者预期匹配度 通过8 轮 PPO 迭代,模型生成的故事在专业编辑评分中的平均得分从 6.7 提升至 8.4(满分 10 分)。 三、RLHF 的工程挑战与解决方案 3.1 人类标注的偏差控制 ...
# 示例代码fromrlhfimportRLHF# 初始化强化学习微调器rlhf=RLHF(model,reward_model,tokenizer)rlhf.train(epochs=100) PPO算法详解: 策略更新:PPO是一种策略梯度方法,通过信任域更新策略,确保策略的迭代在一定的范围内,以避免大幅度的不稳定性。 价值函数:利用价值函数估计当前策略下的状态价值,帮助计算优势函数,...
只能自己看一看代码,以前搞过一点用PPO做游戏,感觉和语言模型PPO的用法不太一样。在游戏场景,每个step给环境一个action之后,agent拿到的state都是会变化的,通常也会设计奖励函数使得每个step都会有reward;但是在用强化学习微调语言模型这里,prompt是state,只输入一次,然后输出一串action(回答的单词),得到一个reward,模型...