RLHF 奖励模型(Reward Model) PPO DPO DPO 变种 Iterative-DPO 总结 参考 打个小广告 ☻,知乎专栏《大模型前沿应用》的内容已经收录在新书《揭秘大模型:从原理到实战》中。感兴趣的朋友可以购买,多谢支持!♥♥ 广告 揭秘大模型:从原理到实战 京东 ¥55.80 去购买 与有SFT 相比,强化学习能够给大语言...
作者希望通过研究RLHF,尝试复现OpenAI在2019年发布的原始RLHF代码库。尽管这个代码库使用的是比较老旧的TensorFlow 1.x版本,但它的评估和基准测试非常完善,因此非常适合用来学习RLHF的实现细节。 接下来,作者列出了他们在这篇文章中想要实现的三个目标: 复现OpenAI在风格化任务中的结果,并且让学习曲线与OpenAI的原始代...
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。 个体的动作A:t时刻个体采取的动作AtAt,给定序列w1,w2,w3w1,w2,w3,此时得到w4w4,得到w4w4就...
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...
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...
人工智能LLM模型:奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF 1.奖励模型的训练 1.1大语言模型中奖励模型的概念 在大语言模型完成 SFT 监督微调后,下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。奖励模型源于强化学习中的奖励函数,能对当前的状态刻画一个分数,来说明这个状态产生的价值有多少。在大语言模型微调...
因此,在RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)中,PPO算法需要Critic模型而不是直接使用奖励模型,是为了提供对状态或状态动作对的价值估计,并支持策略的改进和优化。Critic模型的引入可以提供更全面和准确的信息,从而增强算法的训练效果和学习能力。
由于本文以大语言模型 RLHF 的 PPO 算法为主,所以希望你在阅读前先弄明白大语言模型 RLHF 的前两步,即SFT Model和Reward Model的训练过程。另外因为本文不是纯讲强化学习的文章,所以我在叙述的时候不会假设你已经非常了解强化学习了。只是如果完全没有了解过,你可能会...
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。
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...