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大模型（LLMs�Q�强化学习面 PDF 下蝲

转蝲自：http://www.python222.com/article/1204

相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

1 ��单介�l�强化学习？

强化学习�Q�（Reinforcement Learning�Q�一�U�机器学习的�Ҏ(gu��)��Q?/span>通过从外部获得激励来校正学习方向从而获得一

�U�自适应的学习能�?/strong>�?/span>

2 ��单介�l�一�?/strong> RLHF�Q?/strong>

��Z��人工反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback�Q?/span>RLHF�Q�：构徏人类反馈数据集，

训练一个激励模型，模仿人类偏好对结果打�?/strong>�Q�这�?/span>GPT-3后时代大语言模型��来��像人类对话核心技术�?/span>

3. 奖励模型需要和基础模型一致吗�Q?/strong>

不同实现方式��g��限制不同。（待实�늡�认）colossal-ai�?/span>coati中需要模型有相同�?/span>tokenizer�Q�所以选模型只�?/span>

从同�p�d��中找。在ppo��法实现方式上据�?/span>trlx是最�W�合论文的�?/span>

4. RLHF 在实践过�E�中存在哪些不��Q?/strong>

1. 不��?/span>1�Q��h工��生的偏好数据集成本较高，很难量��Q?/span>

2. 不��?/span>2�Q�三个阶�D늚�训练�Q?/span>SFT->RM->PPO�Q�过�E�较长，更新�q�代较慢�Q?/span>

3. 不��?/span>3�Q?/span>PPO 的训�l�过�E�同时存�?/span>4个模型（2训练�Q?/span>2推理�Q�，对计��资源的要求较高�?/span>

5. 如何解决人工产生的偏好数据集成本较高�Q�很��N��产问题？

该方法的核心在于通过AI 模型监督其他 AI 模型�Q�即�?/strong>SFT阶段�Q�从初始模型中采��P��然后生成自我批评和修

正，然后�Ҏ(gu��)��修正后的反应微调原始模型�?�?/span> RL 阶段�Q�从微调模型中采��P��使用一个模型来评估生成的样本，

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