首页 > 其他分享 >将强化学习重新引入 RLHF

将强化学习重新引入 RLHF

时间:2024-06-19 23:14:15浏览次数:19  
标签:tensor RLOO 1.0000 per RLHF token 引入 强化 reward

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:

  1. 标签:tensor,RLOO,1.0000,per,RLHF,token,引入,强化,reward
    From: https://www.cnblogs.com/huggingface/p/18257703

相关文章

  • 【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)
    ......
  • PCIe 7.0首次引入光学:满血带宽高达512GB/s
    PCIe6.0标准规范于2022年初正式发布,至今尚未商用落地,而新一代PCIe7.0已经徐徐走来,首次引入光学通信连接。PCIe6.0被认为是PCIe问世近20年以来变化最大的一次,信号调制机制改为PAM4,配套支持FEC前向纠错机制、FLIT流量控制单元编码,带宽继续翻番,x16双向可达256GB/s。但是到了这里......
  • springboot引入第三方jar包本地lib并打包
    springboot引入第三方jar包本地lib并打包亲测可用一、在项目根目录创建lib目录并放入第三方lib包--project----lib(放在这儿)----src----target二、pom中引入第三方lib<!--自定义引入jar--><dependency><groupId>commons-io</groupId><artifac......
  • m基于Qlearning强化学习的小车倒立摆控制系统matlab仿真
    1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:      算法涉及理论知识概要       基于Q-learning的强化学习方法应用于小车倒立摆控制系统,是通过让智能体(即控制小车的算法)在与环境的交互过程中学习到最优的控制策略,以保持倒立摆在不稳定平衡状态下的直立。Q-l......
  • 强化学习科研入门
    强化学习科研入门路线先从深度学习开始想学好强化学习,必要的深度学习基础是不可或缺的,好比盖楼打地基,如果说机器学习是地基,深度学习是钢筋混凝土等支柱,那么,强化学习无疑就是在这些基础上的上层建筑,成熟的强化学习模型,可以在瞬息万变的环境中自主地做出合理的决策,像人一样思考,而......
  • Spring (62)Spring 5引入的新特性
    Spring5是Spring框架的一次重大更新,它引入了许多新特性和改进。以下是一些显著的新特性:响应式编程支持:SpringFramework5引入了SpringWebFlux,这是一个新的响应式框架,用于在Spring中构建响应式应用。它允许使用响应式编程模型来处理异步和非阻塞的操作。基于Java8的......
  • 将本地jar引入到java工程中的三种方式
    方式一、IDEA->File->ProjectStructure->Modules->Dependencies->+->JARsorDirectories方式二、如要添加的jar文件较多,可创建目录,例:resources->libs,然后用方式一,选择此目录。方式三、如果项目是maven工程,可以通过修改pom文件,将本地jar引用工程中,如下所示<depende......
  • jQuery引入,基本选择器和关系选择器,组合选择器,分组与嵌套,基本筛选器,属性选择器,前
    ⅠjQuery引入【一】什么是jQuery【1】概述jQuery是一个轻量级的、兼容多浏览器的JavaScript库。jQuery使用户能够更方便地处理HTMLDocument、Events、实现动画效果、方便地进行Ajax交互,能够极大地简化JavaScript编程。它的宗旨就是:“Writeless,domore.“【2】小结jQ......
  • eNSP学习——RIP的路由引入
    目录主要命令原理概述实验目的实验内容 实验拓扑实验编址实验步骤1、基本配置2、搭建公司B的RIP网络3、优化公司B的RIP网络4、连接公司A与公司B的网络需要eNSP各种配置命令的点击链接自取:华为eNSP各种设备配置命令大全PDF版_ensp配置命令大全资源-CSDN文库主要......
  • 为何使用isaac gym做强化学习
    前言   本文仅对比Gazebo,Pybullet,IsaacGym三款仿真软件。详细对比可参考:Gazebo,Pybullet,IsaacGym用于强化学习训练对比-CSDN博客1仿真软件概述Gazebo:    Gazebo提供高保真的物理仿真,适合复杂的机器人模拟和实际应用中的验证。支持多种传感器和机器人模......