《大模型LLMs强化学习-PPO》电子书下载

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这篇文章主要介绍了在大语言模型（LLMs）中使用强化学习中的Proximal Policy Optimization（PPO）算法进行人类反馈强化学习（RLHF）的过程。以下是文章的主要内容：

一、大语言模型RLHF中的PPO主要步骤
在大语言模型的RLHF中，PPO算法主要分为三个步骤：

1.​​采样​​：
生成答案：使用策略模型根据给定的提示（prompt）生成回答（response）。
实现逻辑：prompts = sample_prompt(); data = respond(policy_model, prompts)

2.​​反馈​​：
计算奖励：使用奖励模型对生成的回答进行评分，得到奖励值。
实现逻辑：rewards = reward_func(reward_model, data)

3.​​学习​​：
更新参数：使用采样的数据和反馈的奖励来更新策略模型的参数。
实现逻辑：policy_model = train(policy_model, prompts, data, rewards)

二、大语言模型的RLHF举例描述
大语言模型的RLHF可以类比为老师和学生的互动过程：

​​-老师​​：提供问题和反馈。
-​​学生​​：模型，根据问题生成答案，并根据老师的反馈进行学习和改进。

这个过程类似于模型先试错，然后根据反馈进行学习，逐步提高其回答的质量。

三、大语言模型RLHF采样篇
3.1 PPO中采样过程
​​定义​​：PPO中的采样过程是模型根据提示生成回答的过程，即模型自行生产训练数据的过程。
​​示例​​：
| prompt | response |
| — | — |
| 请告诉我三种常见的动物。 | 猫,狗,鹦鹉。 |
| 如何评价电影《爱乐之城》? | 音乐的经典令人赞叹不已,结局却让人感到五味杂陈 |
| 詹姆斯和库里谁更伟大? | 他们都很伟大,我无法比较。 |

3.2 PPO中采样策略
​​策略​​：PPO中的采样工作通过一个策略（policy）来实现，该策略由两个模型组成：演员模型（Actor）和评论家模型（Critic）。
​​演员模型​​：负责决策，输入一段上下文，输出下一个token的概率分布。
​​评论家模型​​：负责总结得失，输入一段上下文，输出下一个token的“收益”。

3.3 PPO中采样策略中，如何评估“收益”
​​定义​​：收益是从下一个token开始，模型能够获得的总奖励，通常是一个浮点数标量。
​​构成​​：奖励包括由奖励模型计算的反馈，用于评估模型生成的回答的质量。

通过上述步骤和策略，PPO算法帮助大语言模型在强化学习的过程中不断提升其性能。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《大模型LLMs强化学习-PPO》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！