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在初步学习后通过 PPO 算法进一步优化模型。- 通过人类反馈指导强化学习。 - 使用人类的评价作为奖励信号优化模型输出。- 利用人类偏好数据直接优化模型。 - 避免使用强化学习算法。- 一种强化学习算法通过限制策略更新幅度稳定训练过程。 - 广泛用于强化学习任务包括 ReFT 和 RLHF 等方法。目标- 使模型在特定任务上性能更好。- 增强模型的推理能力和泛化能力。 - 尤其适用于需要多步推理的任务如数学题解答。- 提高模型输出的质量和符合人类偏好的程度。 - 让模型更符合人类的期望和价值观。- 简化训练过程避免强化学习的复杂性。 - 使模型输出更符合人类偏好。- 提供一种高效、稳定的强化学习算法。 - 在不牺牲样本效率的前提下简化策略优化过程。方法和流程步骤 1. 收集标注数据输入和期望输出。 2. 对模型进行有监督微调。步骤 1. 预热阶段进行有监督微调学习基本能力。 2. 强化学习阶段 - 使用模型生成多种解答路径CoT。 - 根据答案正确性给予奖励。 - 使用 PPO 算法优化模型。步骤 1. 对模型进行初步微调。 2. 收集人类对模型输出的反馈。 3. 训练奖励模型评估输出质量。 4. 使用PPO算法优化模型以最大化奖励。步骤 1. 收集人类偏好数据对不同输出的偏好。 2. 定义目标函数直接优化模型参数使其输出更符合人类偏好。 3. 避免使用强化学习简化训练流程。步骤 1. 初始化策略网络和价值函数估计器。 2. 与环境交互收集样本数据。 3. 计算优势函数评估策略性能。 4. 使用剪切的目标函数限制策略更新幅度优化策略网络。 5. 重复上述步骤直到收敛。数据需求标注数据 - 大量高质量的输入和期望输出对。标注数据 - 输入和标准答案可能包含 CoT。 - 无需额外的人类偏好数据。标注数据 - 初步微调所需的数据。人类反馈数据 - 大量人类对模型输出的评价、评分或排序。人类偏好数据 - 人类对模型输出的偏好选择或评分。交互数据 - 模型与环境交互产生的样本数据。 - 无需额外的标注数据或人类反馈除非用于特定任务。奖励机制损失函数 - 基于模型在标注数据上的损失优化参数。基于答案正确性 - 正确答案给予正向奖励。 - 错误答案不给予奖励或给予惩罚。 - 使用PPO算法根据奖励优化策略。奖励模型 - 使用人类反馈训练奖励模型。 - 奖励模型评估输出质量为强化学习提供奖励信号。目标函数 - 基于人类偏好直接定义目标函数。 - 优化模型参数使其更可能生成被人类偏好的输出。环境奖励 - 奖励由环境提供根据模型的动作获得反馈。 - 使用优势函数衡量策略改进。训练流程复杂度简单 - 直接进行有监督训练。 - 计算成本取决于数据规模和模型大小。中等到复杂 - 预热阶段 强化学习阶段。- 需要实现和调试PPO算法。 - 计算成本较高需要更多训练时间。复杂 - 包含多阶段训练初步微调、收集人类反馈、训练奖励模型、强化学习优化。 - 需要实现和调试 PPO 算法。 - 计算成本高昂需要大量人类评价和训练过程。较低 - 避免了强化学习的复杂性。 - 计算成本相对较低但取决于偏好数据的规模。中等 - 使用 PPO 算法训练过程需要一定计算资源。 - 计算成本适中易于调参。优势-简单直接易于实现和理解。 -适用范围广适用于有大量标注数据的任务。-增强推理能力模型可以通过强化学习自主探索提高泛化能力。 -无需额外的人类反馈数据降低数据成本。-符合人类期望输出质量高更符合人类偏好。 -提升用户体验在对话系统等应用中效果显著。-训练简单 避免强化学习的复杂性。 -直接优化目标模型更容易生成被人类偏好的输出。-稳定性高通过限制策略更新防止性能骤降。 -样本效率高充分利用采样数据提升训练效率。 -实现相对简单比传统的策略梯度方法更易实现。劣势-数据依赖需要大量高质量标注数据获取成本高。 -泛化能力有限对未见过的输入可能表现不佳。-训练复杂度高需要实现和调试 PPO 算法。 -可能出现奖励黑客问题模型可能找到投机取巧的方式获得奖励。-成本高昂需要大量人类反馈数据获取成本高。 -训练复杂多阶段训练流程复杂可能存在不稳定性。-依赖偏好数据质量效果取决于人类偏好数据的准确性和覆盖范围。 -可能性能有限在复杂任务上可能不如使用强化学习的方法有效。-需要大量交互数据训练可能耗费时间和资源。 -超参数敏感训练过程需要仔细调参。 -在高维空间中挑战较大。适用场景任务 - 有明确输入和输出对的任务如分类、翻译、问答等。任务 - 需要复杂推理的任务如数学问题求解、逻辑推理等。 - 希望模型具有更强的泛化能力。任务 - 需要高质量输出的生成任务如对话系统、文本生成。 - 对输出的安全性、礼貌性有高要求。任务 - 希望简化训练过程又希望模型输出符合人类偏好。 - 有足够的人类偏好数据可用。任务 - 需要通过强化学习优化策略的任务。 - 与环境交互并获取奖励信号的场景。举例机器翻译 - 使用大量平行语料对模型进行微调。数学求解 - 模型先进行有监督微调然后通过 PPO 算法强化学习生成多种解题方法提高解题能力。对话系统 - 人类对模型的回复进行评价训练奖励模型使用 PPO 算法优化模型使其回复更符合人类期望。内容生成 - 对于相同的输入模型生成多个候选输出人类选择更好的一个模型根据这些偏好直接优化。机器人控制 - 通过与环境交互使用 PPO 算法学习最优控制策略。游戏 AI - 在游戏环境中使用 PPO 算法学习策略以击败对手或达到特定目标。补充说明-过拟合风险可能过度拟合训练数据缺乏创新性。-利用PPO算法进行强化学习需要注意算法的稳定性和超参数调节。 -探索性强模型可能发现人类未预料的解法。 -需要避免奖励黑客设计合理的奖励函数非常重要。-人类反馈质量关键需要高质量、多样化的人类反馈。 -需要实现和调试 PPO 算法增加了训练复杂度和成本。-避免了策略梯度方法的复杂性。 -适用于偏好明确的任务但在多样性要求高的任务上可能效果有限。-通用性强PPO 可与其他方法结合使用。 -在 ReFT 和 RLHF 中应用PPO 常用于优化模型使其更符合目标正确答案或人类反馈。SFTSupervised Fine-Tuning有监督微调是使用标注的训练数据对预训练模型进行微调使其在特定任务上性能更好。模型通过学习大量的输入和期望输出对直接调整参数以便在给定输入下输出期望的结果。这种方法简单直接适用于有大量高质量标注数据的任务。ReFTReinforced Fine-Tuning强化微调结合了有监督微调和强化学习。模型首先通过 SFT 建立基本能力然后在强化学习阶段使用 PPO近端策略优化算法进行优化。模型自主探索多种可能的输出自动化程序根据模型生成的答案与标准答案的匹配程度给予奖励或惩罚。这样模型逐步提高对复杂任务如数学问题求解的解决能力。ReFT 无需额外的人类偏好数据但训练复杂度较高。RLHFReinforcement Learning from Human Feedback基于人类反馈的强化学习利用人类的反馈作为奖励信号结合 PPO 算法优化模型输出。模型首先进行 SFT然后人类对模型的输出进行评价形成反馈数据。根据这些数据训练一个奖励模型用于评估模型输出的质量。模型通过 PPO 算法优化自身参数以最大化奖励模型的评分。RLHF 能使模型的输出更符合人类期望但需要大量的人类评价数据训练过程复杂且成本高昂。DPODirect Preference Optimization直接偏好优化不使用强化学习算法而是直接利用人类的偏好数据通过优化目标函数使模型输出更符合人类偏好。具体来说收集人类对模型输出的偏好选择或评分构建损失函数直接优化模型参数。这种方法避免了强化学习的复杂性训练过程更简单适用于希望简化训练流程且有大量偏好数据的情况但效果取决于偏好数据的质量。在数据需求和奖励机制上SFT 需要高质量的标注数据没有显式的奖励机制ReFT 需要标注数据和自动化程序的奖励机制利用 PPO 算法进行优化RLHF 需要有监督微调的数据和大量人类反馈数据通过奖励模型和 PPO 算法优化模型DPO 需要人类偏好数据通过直接优化目标函数倾向于生成被人类更偏好的输出。在训练流程的复杂度方面SFT 相对简单计算成本取决于数据规模和模型大小ReFT 复杂度中等需要实现和调试 PPO 算法计算成本较高RLHF 复杂度最高需要多阶段训练和大量人类评价计算成本高昂DPO 复杂度低于 RLHF避免了强化学习的复杂性计算成本相对较低。各方法有其优势和劣势。SFT 简单直接但泛化能力可能有限ReFT 增强了模型的探索和泛化能力但训练复杂度高可能出现奖励黑客问题RLHF 输出质量高更符合人类偏好但成本高昂训练复杂DPO 训练简单直接优化目标但依赖偏好数据质量效果可能有限。以数学问题求解为例SFT 方法让模型学习预先提供的解题步骤但可能只能解决类似的问题ReFT 方法让模型自主探索不同的解题方法能解决更复杂的问题RLHF 方法通过人类评价优化模型使解答更符合人类预期DPO 方法让模型倾向于生成被人类更偏好的解答解答质量有所提升。总结根据任务需求和资源条件选择合适的微调方法至关重要。SFT 适用于有大量标注数据的任务ReFT 适用于需要复杂推理且有明确评价标准的任务RLHF 适用于强调人类主观偏好的任务但需考虑成本和训练复杂度DPO 则在希望简化训练流程的情况下是一种有效的替代方案。ReFT 第二阶段评估评估过程中是否需要使用其他大模型在 ReFTReinforced Fine-Tuning强化微调方法中评估模型生成的答案通常通过自动化的程序完成即将模型的输出与已知的标准答案进行比较。在此过程中无需其他大模型评估基于答案的正确性不需要引入其他大型语言模型或评估模型来辅助。直接比较答案对于有标准答案的任务如数学问题求解可以直接将模型的输出与标准答案进行匹配判断其正确性。第二阶段的评估由谁来做在 ReFT 的第二阶段强化学习阶段评估和奖励的计算由程序自动完成正确答案如果模型的输出与标准答案匹配给予正向奖励例如奖励值为1。错误答案如果不匹配可能不给予奖励或给予负向奖励。部分奖励在某些情况下对接近正确的答案给予部分奖励鼓励模型朝正确方向改进。模型生成解答模型针对每个输入问题生成解题过程包括思维链CoT和最终答案。提取最终答案程序从模型的输出中提取最终答案部分忽略推理过程中的噪声信息。答案比较将提取的最终答案与预先存在的标准答案进行比较。自动评估流程奖励计算无需人类干预整个评估和奖励计算过程是自动化的不需要人类评估或其他模型的参与。如何保证评估程序的客观性为了确保评估程序的客观性和公正性需注意以下几点对于可能有多种正确答案的题目评估程序应涵盖所有正确解确保公平性。对标准答案和模型输出进行标准化确保比较过程的公正。保持评估程序的透明度代码可审查评估逻辑清晰明了。记录评估过程中的关键步骤方便后续的复查和分析。在正式使用前对评估程序进行充分的测试确保其在各种可能的输出情况下都能正确判断。处理边界情况和异常输入增强程序的鲁棒性。评估程序只关注答案的正确性不涉及语言风格、表达方式等主观评价。对所有样本应用统一的评估逻辑避免人为偏见。采用字符串匹配、数值比较等方式自动判断模型输出与标准答案的一致性。考虑数值误差范围确保对数值型答案的比较准确。使用客观且可验证的评估标准基于标准答案进行精确比较。对答案进行标准化处理如去除空格、统一格式等确保比较的一致性。明确的评估标准自动化的比较机制避免主观因素严格的测试和验证透明和可审计处理多样化的正确答案ReFT 适合的微调场景和能力适合的微调场景人类反馈成本高获取大量人类偏好数据成本高昂。标注数据有限需充分利用现有数据提升模型性能。新型问题解决模型可解决训练数据中未出现过的问题类型。多解法问题问题可能有多种解法模型可探索不同的解题路径。答案可验证的任务输出有明确的正确答案评估可自动完成。答案唯一或有限的任务如选择题、填空题答案可以精确匹配。数学问题求解如算术计算、代数方程、几何证明等。逻辑推理包括因果关系推断、逻辑谜题、判断推理等。编程和代码生成需要生成正确且功能完善的代码段。科学计算和定理证明涉及复杂计算和证明步骤的任务。需要复杂推理和多步骤推理的任务有明确客观评估标准的任务希望增强模型泛化能力的任务数据标注昂贵或稀缺的任务适合微调的能力自我探索模型在强化学习阶段自主探索解答增强学习能力。奖励驱动学习通过奖励机制模型学会识别正确的解答方向。答案正确率提高模型输出正确答案的概率。错误纠正能力模型能够从错误解答中学习逐步改进。处理新问题模型能够适应未见过的问题类型具备更强的泛化能力。创新解题方法模型可探索新的解题思路丰富解答方式。多步骤推理提高模型在多步骤问题上的推理深度能够清晰地进行逐步解答。逻辑严谨性增强模型在推理过程中的逻辑正确性避免推理漏洞。复杂推理能力泛化和适应能力准确性和可靠性自主学习能力不太适用的场景无法自动评估的任务如创意写作没有明确的评价标准。多样性要求高的任务需要生成多样化的输出ReFT 可能限制多样性。意见问答涉及个人观点无法客观评估正确性。情感分析需要理解细微情感差异难以用简单的奖励机制衡量。对话生成涉及情感、礼貌性、上下文理解等需要人类反馈。内容创作如诗歌、故事创作评价标准主观多变。需要大量人类主观评价的任务开放式、主观性强的任务缺乏明确奖励信号的任务数学问题求解的评估流程模型生成模型针对给定的数学问题生成详细的解题过程和最终答案。答案提取评估程序从模型的输出中提取最终答案并进行必要的标准化处理如化简分数、统一单位。答案比较将提取的答案与标准答案进行精确比较。奖励分配根据比较结果给予模型相应的奖励指导模型参数朝着能生成正确答案的方向更新。总结ReFT 通过结合有监督微调和强化学习特别是使用 PPO 算法引导模型自主探索和学习增强了模型在复杂推理和多步骤任务上的能力。它适用于有明确正确答案的任务评估可自动化避免主观偏见。需要复杂推理的任务如数学、逻辑推理、代码生成等。希望增强模型泛化和自主学习能力的场景模型能适应新问题探索创新解法。然而对于需要大量人类评价、涉及主观判断或无法定义明确奖励机制的任务ReFT 可能并非最佳选择。在这些情况下可能需要考虑其他方法如基于人类反馈的强化学习RLHF或直接偏好优化DPO等。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名从业五年的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课