4. RLHF中的PPO 结合deepspeed中的RLHF代码为例,从原理到代码,讲解下怎么在训练LLM中应用PPO算法。 首先在理解怎么应用PPO之前需要对整个流程有一定的了解。RLHF的整个流程和论文InstructGPT的流程一样,分三步:监督微调(SFT),奖励模型训练,强化学习训练。 监督训练就是又用高质量的语料训练了一下模型,奖励模型训练...
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。 个体的动作A:t时刻个体采取的动作AtAt,给定序列w1,w2...
PPO(Proximal Policy Optimization)是一种用于训练强化学习模型的算法,它通过优化策略来最大化预期奖励。PPO算法特别适用于连续和离散动作空间,且具有较高的稳定性和收敛性。在RLHF框架下,PPO被用于调整语言模型,使其生成的内容更符合人类的偏好。 PPO算法的关键特性 策略稳定性:PPO算法在更新策略时,会限制新旧策略之间...
RLHF算法中需要通过偏好数据训练偏好模型,来对每一个模型输出进行打分。而DPO则直接让模型输出分布偏向于偏好数据的分布。下面是公式推导,最终目的就是消除了reward model部分。 mπaxEx∼D,y∼π[r(x,y)]−βDKL[π(y|x)||πref(y|x)]=mπaxEx∼D,y∼π[r(x,y)]−Ex∼D,y∼π[...
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...
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,你可能会觉得有些操作看上去没有那么显然。但只要你...
本文将深入解析ChatGPT背后的技术原理,包括强化学习中的PPO算法、RLHF方法,以及GPT4和instructGPT等关键技术。一、PPO算法PPO算法是强化学习中一种常用的策略优化算法,其全称为Proximal Policy Optimization,即近端策略优化。PPO算法通过限制策略更新的幅度,以保证策略的稳定性,同时避免过拟合和欠拟合的问题。在ChatGPT中...
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,你可能会觉得有些操作看上去没有那么显然。但只要你...