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PPO

使用 PPO 算法进行 RLHF 的 N 步实现细节

当下，RLHF/ChatGPT 已经变成了一个非常流行的话题。我们正在致力于更多有关 RLHF 的研究，这篇博客尝试复现 OpenAI 在 2019 年开源的原始 RLHF 代码库，其仓库位置位于 openai/lm-human-preferences。尽管它具有 “tensorflow-1.x” ......
算法 细节 RLHF PPO

TRL(Transformer Reinforcement Learning) PPO Trainer 学习笔记

(1) PPO Trainer TRL支持PPO Trainer通过RL训练语言模型上的任何奖励信号。奖励信号可以来自手工制作的规则、指标或使用奖励模型的偏好数据。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 ......
Reinforcement Transformer Learning Trainer 笔记

大模型强化学习——PPO项目实战

【PPO算法介绍】 PPO（Proximal Policy Optimization）是一种强化学习算法，它的目标是找到一个策略，使得根据这个策略采取行动可以获得最大的累积奖励。PPO的主要思想是在更新策略时，尽量让新策略不要偏离旧策略太远。这是通过在目标函数中添加一个额外的项来实现的，这个额外的项 ......
实战 模型 项目 PPO

强化学习 Proximal Policy Optimization (PPO)

参考: [李宏毅老师课件](https://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/MLDS_2018/Lecture/PPO%20(v3).pdf) PPO = Policy Gradient 从 On-policy 到 Off-policy, 再加一些const ......
Optimization Proximal Policy PPO

Proximal Policy Optimization(PPO)算法原理介绍学习笔记

在了解PPO之前，首先需要了解Policy Gradient，PPO是建立在PG上的。 ### Policy Gradient 基本参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/66205274进行整理。 给定状态和动作的序列 $s1\rightarrow a1\rightarrow ......
Optimization 算法 Proximal 原理 笔记

人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF

# 人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF # 1.奖励模型的训练 ## 1.1大语言模型中奖励模型的概念 在大语言模型完成 SFT 监督微调后，下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。奖励模型源于强化学习中的奖励函数，能对当前的状态刻画一个分数，来说明这个状 ......
模型 人工智能 人工 智能 RLHF

大模型入门（七）—— RLHF中的PPO算法理解

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$S_{t}$是环境状态集中某一个状态，以RLHF中为例，序列$w1,w2,w3$是当前的状态。 个体的动作A：t时刻个体采取的动作$A_{t}$，给定序列$w1, ......
算法 模型 RLHF PPO

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[8]：近端策略优化（proximal policy optimization，PPO）算法

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[8]：近端策略优化（proximal policy optimization，PPO）算法 ......
optimization 算法 proximal 常见问题 常见

为什么RLHF中，PPO需要Critic模型而不是直接使用RewardModel

在强化学习中，PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一种基于策略梯度的方法，用于训练强化学习智能体。PPO算法中引入Critic模型的主要目的是为了提供一个价值估计器，用于评估状态或状态动作对的价值，从而辅助策略的更新和优化。 虽然奖励模型（Reward Model ......
RewardModel 模型 Critic RLHF PPO

PPO算法的一个简单实现：对话机器人

综上，PPO算法是一种具体的Actor-Critic算法实现，比如在对话机器人中，输入的prompt是state，输出的response是action，想要得到的策略就是怎么从prompt生成action能够得到最大的reward，也就是拟合人类的偏好。具体实现时，可以按如下两大步骤实现 首先定义4 ......
机器人 算法 机器 PPO

从 VPG 到 PPO

这篇博客总结自 Wouter van Heeswijk 在 Medium 的文章：Proximal Policy Optimization (PPO) Explained 策略梯度算法（VPG） 从确定性策略开始 强化学习的目标是学习一个好的决策策略 $\pi$，随着时间的推移最大化奖励。确定性策略 ......
VPG PPO

Implementation Matters in Deep Policy Gradients: A Case Study on PPO and TRPO

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Published as a conference paper at ICLR 2020 ......
Implementation Gradients Matters Policy Study
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