训练奖励模型的基本目标是获得一个模型,该模型接收一系列的文本,之后返回每个文本对应的标量奖励,该奖励会在数字值的大小上代表人类偏好,越大表示越接近人类偏好,越小表示越脱离人类偏好。标量奖励的输出是RLHF最为关键的一步,对RLHF过程中的强化学习RL算法至关重要。
SFT VS RLHF SFT(Supervised Fine-Tuning)是一种有监督的学习方式,给定输入和输出,模型来学习从输入到输出的这种映射关系。 在SFT中,做的是next token prediction,目标是最大化下一个token的准确率。 在RLHF中,会先训练一个reward model,让reward model去学习什么要的回复是更符合人类偏好,再让这个reward model...
SFT适用于有明确任务目标和大量标注数据的任务。 RLHF——基于人类反馈的强化学习 RLHF应该算是两种东西的结合,RL(强化学习)和HF(人类反馈);强化学习是机器学习中的一种方法,强化学习有多种方式,而基于人类反馈的方式就叫做RLHF。 其实RLHF属于模仿人类行为学的一种方式,比如我们不论在工作或生活中做一件事总喜...
在 [DeepSpeek-v2] 的 RLHF 过程中,这个思路也有被使用,不过计算 baseline 的方式稍有不同,文章中...
RLHF应该算是两种东西的结合,RL(强化学习)和HF(人类反馈);强化学习是机器学习中的一种方法,强化学习有多种方式,而基于人类反馈的方式就叫做RLHF。 其实RLHF属于模仿人类行为学的一种方式,比如我们不论在工作或生活中做一件事总喜欢得到夸奖或赞美,这样我们就会想办法把事情做的更好。
RLHF是一种深度强化学习算法,全称为"Reinforcement Learning with Hierarchical Feedback"。它是一种基于分层结构的强化学习算法,旨在解决传统强化学习中面临的稀疏奖励信号、高维状态空间和复杂任务等问题。 RLHF算法采用了分层的策略结构,即将任务分解成多个子任务,每个子任务都有自己的奖励信号和策略。同时,RLHF算法还...
总而言之,RLHF 解决 reward 获取困难这一挑战的思路是,通过对 pairwise data 进行标注,借助 Bradley Terry Model,把 pairwise 的标注(也就是 preference)转化成绝对的分数,那么这个绝对的分数就可以是人类意图的一个有效替代。 RLHF 很 Work,但是太贵了,如果不考虑这种数据模式,我们还有什么解决思路吗?
总而言之,RLHF解决reward获取困难这一挑战的思路是,通过对pairwise data进行标注,借助Bradley Terry Model,把pairwise的标注(也就是preference)转化成绝对的分数,那么这个绝对的分数就可以是人类意图的一个有效替代。 RLHF很Work,但是太贵了,如果不考虑这种数据模式,我们还有什么解决思路吗?
总之,在RLHF偏好数据集上,SFT模型的训练过程包括数据预处理、模型构建、模型训练和模型评估等步骤。通过适当的超参数设置和优化算法选择,可以提高模型的准确性和效率,从而实现更好的推荐效果。 如果有任何疑问可以随时评论留言或私信我,欢迎关注我[点击关注],共同探讨。
你看,你默默地就帮大模型标好数据了,这就是RLHF的好处,大模型会越用越强。基于这次的RLHF,Open AI收集完了一波数据后,又开始炼丹了,于是打造出了经典的ChatGPT-3.5 Tubro版本。至于GPT-4版本,后面又加了MoE,混合专家模型方法,这些我们下次再聊哈。好了,关于以上大家还有什么疑问,欢迎后台留言一起...