LLM中PPO算法部分大佬们只开源了基本算法,而没有开源具体怎么训练的,PPO训练过程是极其不稳定的,效果好不与不好还取决于Reward Model,而且PPO还会有reward hacking现象,会导致LLM拿了不错的反馈,但却偏离了目标,建议参考MOSS开源RLHF,重点是对PPO过程中各个过程增加监控。 2023-08-23· 中国香港 回复12 算...
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...
之前在 PPO 和 DPO 方面的研究关注的是成对偏好，而 RLHF 方面的研究则是收集逐列表的偏好来加速数据收集过程，之后再将它们转换成成对偏好。尽管如此，为了提升 LLM 的性能，直接使用逐列表的数据集来执行偏好优化是可行的。以下三篇论文专门讨论了这种方法。LiPO，逐列表偏好优化，参阅论文《LIPO: Listwise prefer...
英文原文: https://hf.co/blog/the_n_implementation_details_of_rlhf_with_ppo原文作者: Shengyi Costa Huang, Tianlin Liu, Leandro von We译者: innovation64审校/排版: zhongdongy (阿东)
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...
为了训练 InstructGPT,要用到三个数据集:1.SFT 数据集:包含用于训练 SFT 模型的标注者演示。2.RM(奖励模型)数据集:由人类标注者对模型输出的排名构成,用于训练奖励模型。3.PPO 数据集:由用作 RLHF 微调输入的 prompt 构成。 训练后的 InstructGPT...
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...
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...
如上图,在RLHF-PPO阶段,一共有四个主要模型,分别是: Actor Model:演员模型,这就是我们想要训练的目标语言模型 Critic Model:评论家模型,它的作用是预估总收益 Reward Model:奖励模型,它的作用是计算即时收益 Reference Model:参考模型,它的作用是在RLHF阶段给语言模型增加一些“约束”,防止语言模型训歪(朝不受...
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,奖励模型训练可以理解成一个NLU的回归任务,输入是两段文本,从某个角度进行打分(例如LLama2里的帮助性偏好和安全性...