个人认为,结合 Transformer 与 强化学习 是 AGI 的关键一步。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...
Train transformer language models with reinforcement learning 这是一个使用强化学习方法训练transformer based的语言模型的项目,目前支持对GPT-2的finetune,例如可以使用一个BERT情感分类模型,使用PPO强化学习算法finetune一个GPT-2,让GPT-2可以对于一个query输出积极的回应。 下图展示了这个项目的workflow,Rollout是正常...
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)...
官方主页:Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling 发表:NIPS 2021 领域:离线强化学习(offline/batch RL)—— Transformer Based / Hindsight 监督思想 摘要:我们提出了一个将强化学习(RL)抽象为序列建模问题的框架。这使得我们能够利用 transformer 模型的简单性(simplicity)和可...
TT 的做法则更类似传统的基于模型的强化学习 (model-based RL) 的规划（planning）方法。在建模方面，它将整个序列中的元素都离散化，然后用了 GPT-2 那样的离散的自回归（auto-regressive）方式来建模整个离线数据集。这使得它能够建模任意给定除去 return-to-go 的序列的后续 。因为建模了后续序列的分布，TT ...
这个transformer好像具有自己从数据中发现规律的能力,不需要做batch RL里面的policy improvement就能找到更优的策略(Thus, by combining the tools of sequence modeling with hindsight return information, we achieve policy improvement without the need for dynamic programming.)。然后用的时候,需要输入target_return,...
A Survey on Transformers in Reinforcement Learning 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2301.03044.pdf 论文的总体结构如下: 第2 章介绍了 RL 和 Transformer 的背景知识,然后简要介绍了这两者是如何结合在一起的; 第3 章描述了 RL 中网络架构的演变,以及长期以来 RL 中阻碍广泛探索 Transformer 架构的挑战; ...
官方主页:Bootstrapped Transformer for Offline Reinforcement Learning 发表:NIPS 2022 领域:离线强化学习(offline/batch RL)—— Transformer-Based / 数据增强 摘要:Offline RL 的目标是在不与真实环境交互的情况下,从以前收集的静态轨迹数据中学习 policy。最近的工作提供了一个新的视角,即将 Offline...
TT 的做法则更类似传统的基于模型的强化学习 (model-based RL) 的规划(planning)方法。在建模方面,它将整个序列中的元素都离散化,然后用了 GPT-2 那样的离散的自回归(auto-regressive)方式来建模整个离线数据集。这使得它能够建模任意给定除去 return-to-go 的序列的后续。因为建模了后续序列的分布,TT 其实就成为...
Resource Allocation in Multi-User Cellular Networks: A Transformer-Based Deep Reinforcement Learning Approach sequence decision-making pro-cess,and then solve it by a novel Transformer-based deep reinforcement learning(TDRL)approach.Specifically,the proposed TDRL ... D Zhao,Z Zheng,P Qin,... - ...