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...
OpenAI 的 RLHF 方法包含 PPO 和PPO-ptx,其中 PPO-ptx 的设计目标就是为了降低在 NLP 基准上的对齐税。而 Anthropic 的 RLHF 研究发现,只要模型够大,PPO 本身就能在 NLP 下游任务上带来对齐的好处。他们还确定了强化学习策略训练中KL 散度的最优参数为 β = 0.001。 在线/ 迭代式 RLHF 传统上,对齐 LLM ...
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...
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...
最近火出圈的🚀 ChatGPT 中 RLHF 主要采用了就是 PPO 进行强化学习训练 主要运用在微调阶段(微调整个 10B～100B+ 参数的成本其实也非常高 )使用策略梯度强化学习 (Policy Gradient RL) 算法、近端策略优化 (PPO) 微调初始 LM 的部分或全部参数。 以下主要参考台大李宏毅的推导过程 01 Vanilla policy gradient ...
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...
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。
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。