RLHF 奖励模型(Reward Model) PPO DPO DPO 变种 Iterative-DPO 总结 参考 与有SFT 相比,强化学习能够给大语言模型带什么哪些好处呢? 针对这个问题,2023 年 4 月 OpenAI 联合创始人 John Schulman 在 Berkeley EECS 会议上所做的报告《Reinforcement Learning from Human Feedback: Progress and Challenges》,分享了...
注:在这里,我们不展开讨论RL中关于价值函数的一系列假设与推导,而是直接给出一个便于理解的简化结果,方便没有RL背景的朋友能倾注更多在“PPO策略具体怎么做”及“对PPO的直觉理解”上。 二、NLP中的强化学习 我们在第一部分介绍了通用强化学习的流程,那么我们要怎么把这个流程对应到NLP任务中呢?换句话说,NLP任务中...
本文从基础的policy-based强化学习方法开始,逐个的引入PPO方法中的各个技术细节,最终水到渠成介绍RLHF中的PPO实现,并最终给出我的一些思考。 一、LLM训练过程概览 SFT(Supervised Fine Tuning) 用监督数据(对话语料)进行finetune,使模型具备一定的对话能力,得到SFT模型。 训练Reward Model 采样SFT模型生成的回复,由人...
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 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 实现PPO训练流程 结果...
RLHF(Reward Learning from Human Feedback)框架通过引入人类反馈来训练模型,而PPO(Proximal Policy Optimization)算法则是这一框架下的关键技术之一。本文将从理论到实践,深入解析PPO算法在RLHF中的应用过程。 PPO算法基础 什么是PPO算法? PPO(Proximal Policy Optimization)是一种用于训练强化学习模型的算法,它通过优化...
RLHF/PPO 的主要目标是在各种任务上对齐语言模型与用户意图，其做法是使用人类反馈来微调模型。有关这个主题的研究有很多。InstructGPT InstructGPT 来自 OpenAI，这是训练 ChatGPT 和 GPT-4 等模型的基础，参阅《GPT-4 技术报告》以及机器之心的报道《GPT-4 震撼发布：多模态大模型，直接升级 ChatGPT、必应，开放...
大模型入门(七)—— RLHF中的PPO算法理解 本文主要是结合PPO在大模型中RLHF微调中的应用来理解PPO算法。 一、强化学习介绍 1.1、基本要素 环境的状态S:t时刻环境的状态StSt是环境状态集中某一个状态,以RLHF中为例,序列w1,w2,w3w1,w2,w3是当前的状态。
接下来，我将分阶段介绍大语言模型RLHF中的PPO算法，通过伪代码和计算图辅助理解。大语言模型的RLHF本质上是一个模型通过试错和学习不断优化自身的过程。在这个过程中，我们扮演教师角色，提出问题，模型则以“学生”的身份尝试给出答案。教师通过检查答案的正确性给予反馈，帮助模型逐步改进。采样阶段是...
RM训练入门:探索RLHF-PPO模型的调试与训练过程。本文以LLM-PPO训练RLHF模型为背景,通过介绍理论对比与流程解析,实践代码与配置,以及训练配置参数详解,旨在帮助技术人深入理解RLHF-PPO模型的训练过程,并提供实用的代码示例。从数据准备到模型配置,再到PPO训练过程与效果评估,本文全面覆盖了从入门到实践的关键步骤,包括SF...
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。