rlhf

【大模型理论篇】GPT系列预训练模型原理讲解GPT的全称是Generative Pre-Trained Transformer，以Transformer为基础模型（可以看Transformer的原理解析），先后迭代了GPT-1【1】，GPT-2【2】，GPT-3【3】、GPT3.5(InstructGPT)【10】、GPT4。参考技术细节的公开程度，本篇文章主要关注前四个版本，重点将会讲解前四种模型的演变趋势和各自特点。基于文本预训练的GPT-1，GPT-2，GPT-3三代模型采用的是同种架构，即以Transformer为核心结构的模型，不同的是模

将强化学习重新引入 RLHF我们很高兴在 TRL 中介绍 RLOO (REINFORCE Leave One-Out) 训练器。作为一种替代 PPO 的方法，RLOO 是一种新的在线 RLHF 训练算法，旨在使其更易于访问和实施。特别是， RLOO 需要的 GPU 内存更少，并且达到收敛所需的挂钟时间也更短。如下面的图表所示:

Llama模型家族之RLAIF 基于 AI 反馈的强化学习（三） RLAIF 的工作原理基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（一）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（二）

大模型微调之在亚马逊AWS上实战LlaMA案例（六）大模型微调之在亚马逊AWS上实战LlaMA案例（六）可以使用 SageMaker Python SDK 微调 Llama 2 模型。以下是在数据集上微调 Llama 2 7B 的示例代码：

大语言模型微调过程中的 RLHF 和 RLAIF 有什么区别？目前想要深入挖掘大型语言模型（LLM）的全部潜力需要模型与我们人类的目标和偏好保持一致。从而出现了两种方法：来自人类反馈的人力强化学习（RLHF）和来自人工智能反馈的人工智能驱动的强化学习（RLAIF）。两者都利用强化学习（RL）中的反馈循环来引导大语言模型接近并实现人类意图，但这两种方法的机制和含义却截然不同。

阿姆姆姆姆姆姆姆

RLAIF（0）—— DPO（Direct Preference Optimization）原理与代码解读之前的系列文章：介绍了 RLHF 里用到 Reward Model、PPO 算法。但是这种传统的 RLHF 算法存在以下问题：流程复杂，需要多个中间模型对超参数很敏感，导致模型训练的结果不稳定。斯坦福大学提出了 DPO 算法，尝试解决上面的问题，DPO 算法的思想也被后面 RLAIF（AI反馈强化学习）的算法借鉴，这个系列会从 DPO 开始，介绍 SPIN、self-reward model 算法。而 DPO 本身是一种不需要强化学习的算法，简化了整个 RLHF 流程，训练起来会更简单。

阿正的梦工坊

基于Google Vertex AI 和 Llama 2进行RLHF训练和评估基于Google Vertex AI 和 Llama 2进行RLHF训练和评估课程地址：https://www.deeplearning.ai/short-courses/reinforcement-learning-from-human-feedback/

汀、人工智能

AI与人类联手，智能排序人类决策：RLHF标注工具打造协同标注新纪元，重塑AI训练体验在大模型训练的 RLHF 阶段，需要人工对模型生成的多份数据进行标注排序，然而目前缺乏开源可用的 RLHF 标注平台。

代码讲故事

MedicalGPT 训练医疗大模型，实现了包括增量预训练、有监督微调、RLHF(奖励建模、强化学习训练)和DPO(直接偏好优化)MedicalGPT 训练医疗大模型，实现了包括增量预训练、有监督微调、RLHF(奖励建模、强化学习训练)和DPO(直接偏好优化)。 MedicalGPT: Training Your Own Medical GPT Model with ChatGPT Training Pipeline. 训练医疗大模型，实现了包括增量预训练、有监督微调、RLHF(奖励建模、强化学习训练)和DPO(直接偏好优化)。

【自然语言处理】【大模型】 ΨPO：一个理解人类偏好学习的统一理论框架论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.12036.pdf相关博客【自然语言处理】【大模型】 ΨPO：一个理解人类偏好学习的统一理论框架【强化学习】PPO：近端策略优化算法

通往AGI的大模型MultiAgent的RL是对的但HF有上限OpenAI高管Mira Murati周三告诉员工，一封关于AI取得突破的信件促使董事会采取了解雇行动。一位消息人士透露，OpenAI在Q*项目上取得了进展，内部人士认为这可能是OpenAI在超级智能领域的突破。这名消息人士称，虽然Q*的数学成绩只是小学生的水平，但在测试中取得优异成绩让研究人员对它未来的成功非常乐观

GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，Reward Modeling，RLHF以GPT为例，LLM训练流程分为4个阶段：预训练，监督微调训练，奖励评价训练，强化学习。分别生成预训练模型（Base model，基础模型），如GPT3，GPT4；监督精调模型SFT模型，RM奖励评价模型，和最后的生成模型，如ChatGPT。

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” 的特性，但 OpenAI 的原始代码库评估和基准测试非常完善，使其成为研究 RLHF 实现工程细节的好地方。

论文笔记--Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models文章训练并开源了模型Llama2系列模型。文章对Llama2做了大量的安全和有用性的微调，并进行了大量的数值试验，实验证明，Llama2-chat比其它被比较的开源的chat模型（BLOOM，LLaMa1，Falcon）效果好，且有潜力成为一些未开源chat模型（ChatGPT，BARD）的替代。meta公司发行了如下开源模型