1 RRHF简介 2 损失函数 2.1 排序损失 2.2 交叉熵损失 2.3 最终损失 3 参考 RRHF: Rank Responses to Align Language Models with Human Feedback without tears (基于排序响应对齐人类偏好)这篇文章主要是为了简化PPO训练时需要好几个模型(耗费大量显存)及超参数众多(很难调参)的问题。
DPO是斯坦福在2023.05底提出的工作,主打一个硬核,直接从PPO公式推出了一个平替方案,虽然最终loss呈现的思想跟RRHF接近(chosen句子概率>rejected句子概率),但同时带有一个SFT模型的约束,可以保证在不加SFT loss的情况下训练不崩溃(个人猜测)。 DPO 作者在公开的几个RM数据集上都做了实验,可以发现DPO对超参数的敏感度...
当Setting=P,即只用原始训练集,未通过一些方式(beam search等)扩充response时,init_model =LLaMA或Alpaca,RRHF的PPL和reward基本保持一致,但是不同init model情况下,一扩增response,RRHF的差距就大了。作者是想强调训练集中response的质量很重要。 去除rank loss,RRLH效果上的一个对比 还有一些其他的实验,比如online...
三、RRHF:奖励重塑与人类反馈相结合 RRHF方案结合了奖励重塑(Reward Shaping)和人类反馈,通过引入额外的奖励信号来引导智能体的学习。奖励重塑旨在通过设计合理的奖励函数来简化任务,提高学习效率。RRHF通过结合人类反馈和奖励重塑,使得智能体能够在更短的时间内学习到人类期望的行为。这种方法在复杂的任务场景中表现出色...
Additionally, RRHF can be considered an extension of SFT and reward model training while being simpler than PPO in terms of coding, model counts, and hyperparameters. We evaluate RRHF on the Helpful and Harmless dataset, demonstrating comparable alignment performance with PPO by reward model score...
英文标题:RRHF: Rank Responses to Align Language Models with Human Feedback without tears中文摘要:RRHF 是一种新的学习范式,通过排名损失函数对生成的回答进行评分,从而能够有效地将语言模型输出与人类偏好对齐,而且只需要 1 到 2 个模型进行调整,效果与微调相当。英文摘要:Reinforcement Learning from Human Feed...
Overview of workflow comparison between PPO and RRHF. In our preliminary experiments, we compare RRHF and PPO using 7B LLaMA [1] and Alpaca [2] models on Anthropic’s Helpful and Harmless (HH) [3] dataset. We evaluate the results by perplexity (PPL) and reward model scores (Reward). ...
initial rrhf Oct 10, 2023 args.MD initial rrhf Oct 10, 2023 data_utils.py 0.3.0 简化 Apr 24, 2024 module_setup.py 0.3.0 简化 Apr 24, 2024 train.py 简化 Oct 12, 2023 README Apache-2.0 license 2024-04-22 简化 2023-10-10 initial rrhf , 注意 训练 batch 为 1 ...
rrhf.com域名信息 2024-10-06 14:59:46 更新 域名 rrhf.com 查权重 注册商 GoDaddy.com,LLC 注册商服务器 whois.godaddy.com 注册商电话 4806242505 注册商邮箱 abuse@godaddy.com 更新时间 2022年09月01日 注册时间 2006年09月26日 过期时间
其二是SLiC使用了Hinge-Loss,而RRHF是直接拟合正负样本的概率差其三是正负样本的构建方案,SLiC是基于SFT模型进行随机解码生成候选,并基于Reward模型离线构建正负样本,而RRHF的候选采样方案还对比了beam-search,diversity-beam-search,以及Iterate-beam-search,也就是每训练一个epoch基于微调后的模型重新生成一波候选。