最近,离线RL由于其利用离线大规模数据集的能力而受到关注,相关研究结果也表明,Transformer架构可以直接作为序列决策的模型,并可推广到多个任务和领域。 这篇调研论文的目的是介绍Transformers in Reinforcement Learning领域(TransformRL)。 尽管Transformer已经被认为是目前大多数SL研究的基础模型,但它在RL社区的探索仍然较少。
目前已经有 Decision Transformer 和 RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) 这两种尝试,【附录A】分析它们的利弊。 本文企图寻找一个比较合理的方案。(但暂时未能解决) 首先,主宰 强化学习 的只有一条方程,就是 Bellman equation, 这是我比较熟悉的Q-learning更新法则(初学者可参看【附录B】): Q(s...
最近,离线RL由于其利用离线大规模数据集的能力而受到关注,相关研究结果也表明,Transformer架构可以直接作为序列决策的模型,并可推广到多个任务和领域。 这篇调研论文的目的是介绍Transformers in Reinforcement Learning领域(TransformRL)。 尽管Transformer已经被认为是目前大多数SL研究的基础模型,但它在RL社区的探索仍然较少。
要获得完整的示例,请查看examples/notebooks/gpt2-sentiment.ipynb。Trainer很大程度上受到了原始OpenAI learning to summarize work的启发。 第一步是训练你的SFT模型(参见SFTTrainer),以确保我们训练的数据在PPO算法的分布中。此外,我们需要训练一个奖励模型(见RewardTrainer),该模型将用于使用PPO算法优化SFT模型。 (2)...
这篇调研论文的目的是介绍Transformers in Reinforcement Learning领域(TransformRL)。 尽管Transformer已经被认为是目前大多数SL研究的基础模型,但它在RL社区的探索仍然较少。事实上,与SL领域相比,在RL中使用Transformer作为函数近似器需要解决一些不同的问题:
这篇调研论文的目的是介绍Transformers in Reinforcement Learning领域(TransformRL)。 尽管Transformer已经被认为是目前大多数SL研究的基础模型,但它在RL社区的探索仍然较少。事实上,与SL领域相比,在RL中使用Transformer作为函数近似器需要解决一些不同的问题:
Illustrative example of finding shortest path for a fixed graph (left) posed as reinforcement learning. Training dataset consists of random walk trajectories and their per-node returns-to-go (middle). Conditioned on a starting state and generating largest possible return at each node, Decision Tran...
这篇调研论文的目的是介绍Transformers in Reinforcement Learning领域(TransformRL)。 尽管Transformer已经被认为是目前大多数SL研究的基础模型,但它在RL社区的探索仍然较少。事实上,与SL领域相比,在RL中使用Transformer作为函数近似器需要解决一些不同的问题:
Q-Transformer: Scalable Offline Reinforcement Learning via Autoregressive Q-Functions 论文链接: https://q-transformer.github.io/assets/q-transformer.pdf 项目链接: https://q-transformer.github.io/ 虽然,从原理上看,直接用 Transformer 替代现有架构(ResNets 或更小的卷积神经网络)在概念上很简单,但要设计...
TRL - Transformer Reinforcement Learning使用强化学习的全栈Transformer语言模型。trl 是一个全栈库,其中我们提供一组工具,用于通过强化学习训练Transformer语言模型和稳定扩散模型,从监督微调步骤(SFT)到奖励建模步骤(RM)再到近端策略优化(PPO)步骤。该库建立在Hugging Face 的 transformers 库之上。因此,可以通过 transfor...