大模型RLHF：PPO原理与源码解读原文链接：图解大模型RLHF系列之：人人都能看懂的PPO原理与源码解读本文直接从一个RLHF开源项目源码入手（deepspeed-chat），根据源码的实现细节，给出尽可能丰富的训练流程图，并对所有的公式给出直观的解释。希望可以帮助大家更具象地感受RLHF的训练流程。关

DeepSpeedChat:一键式RLHF训练，让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍如需引用DeepSpeedChat，请引用我们的arxivreport:@article{yao2023dschat,title={{DeepSpeed-Chat:Easy,FastandAffordableRLHFTrainingofChatGPT-likeModelsatAllScales}},autho

我们很高兴在TRL中介绍RLOO(REINFORCELeaveOne-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:

本文你将学到什么1、大模型预训练与微调的基本流程2、预训练、训练、后期预训练、微调的区别3、大模型训练与微调的一些概念，如：Post-pretrain、SFT、RLHF、模型对齐、Lora、Q-Lora、大模型量化、微调指标、微调参数、大模型评测指标预训练与微调概览在大模型的预训练与微

初步认知RLHF，即ReinforcementLearningfromHumanFeedback（从人类反馈中进行强化学习），是一种结合了机器学习中的强化学习算法与人类主观判断的训练技术。这种方法旨在利用人类的直觉和判断力来指导人工智能系统学习更复杂、更贴近人类期望的行为模式，尤其是在自然语言处理（NLP）和

Pretitle:Aligner:AchievingEfficientAlignmentthroughWeak-to-StrongCorrectionsource:Arxiv2024paper:https://arxiv.org/abs/2402.02416code:https://aligner2024.github.io/ref:https://mp.weixin.qq.com/s/O9PP4Oc_Ee3R_HxKyd31Qg关键词:LLM,align,fin

现在有许多方法可以使大型语言模型（LLM）与人类偏好保持一致。以人类反馈为基础的强化学习（RLHF）是最早的方法之一，并促成了ChatGPT的诞生，但RLHF的成本非常高。与RLHF相比，DPO、IPO和KTO的成本明显更低，因为它们不需要奖励模型。虽然DPO和IPO的成本较低，但它们仍需训练两个不同的模型。首

OpenAI的秘密武器、ChatGPT背后功臣RLHF，被开源了。来自HuggingFace、加拿大蒙特利尔Mila研究所、网易伏羲AILab的研究人员从零开始复现了OpenAI的RLHFpipeline，罗列了25个关键实施细节。最终成功展示了随着模型大小的增加，响应质量显著提升的scaling行为，其中2.8B、6.9B的P

书生·浦语大模型全链路开源体系上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学、复旦大学发布新一代大语言模型书生·浦语2.0（InternLM2）。这个大模型包含70亿和200亿两种参数规格，以及基座、对话等版本，向全社会开源并提供免费商用授权。书生·浦语2.0（英文名：InternLM2）核心理念：

由于想学习一下LLM相关的知识，真好看到上海AILab举行的InternLM训练营，可以提高对于LLM的动手能力。每次课堂都要求笔记，因此我就想在我的CSDN上更新一下，希望和感兴趣的同学共同学习~本次笔记是第一节课，介绍课。课程视频：BilibiliInternLM2Technicalreport:arxiv1.

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。RLHF标注工具是一个简单易用的，可以在大模型进行RLHF（基于人类反馈的强化学习）标注排序的

很早之前就想了解一下LLM到底是怎么和强化学习结合的，今天凑巧查资料的时候看到亚马逊的一篇文章，把知识点整理记录一下。1什么是RLHFRLHF代表“ReinforcementLearningfromHumanFeedback”，即基于人类反馈的强化学习。它是一种机器学习技术，利用人类反馈来优化模型，从而更有效

OpenAI推出的ChatGPT对话模型掀起了新的AI热潮，它面对多种多样的问题对答如流，似乎已经打破了机器和人的边界。这一工作的背后是大型语言模型(LargeLanguageModel，LLM)生成领域的新训练范式：RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)，即以强化学习方式依据人类反馈

1.背景最近本qiang~老看到一些关于大语言模型的DPO、RLHF算法，但都有些云里雾里，因此静下心来收集资料、研读论文，并执行了下开源代码，以便加深印象。此文是本qiang~针对大语言模型的DPO算法的整理，包括原理、流程及部分源码。2.DPOvsRLHF  上图左边是RLHF算法，右边为DPO算

科技云报道原创。在数据标注行业流行着一句话：“有多少智能，就有多少人工”。由于需要标注的数据规模庞大且成本较高，一些互联网巨头及一些AI公司很少自己设有标注团队，大多交给第三方数据服务公司或者数据标注团队来做。这也衍生出了专为AI而生的人力密集型的数据标注产业链。例如，众包

基于人类反馈的强化学习(RLHF，ReinforcementLearningfromHumanFeedback)是人工智能(AI)领域的一个新兴研究领域，它将强化学习技术与人类反馈相结合，以训练能够学习复杂任务的个体。该方法在提高人工智能系统的性能方面显示出前景，使其在各种应用中更具有适应性和效率。 强化学习

检索关键词：ICLR2024、reinforcementlearning、preference、humanfeedback。https://openreview.net/search?term=ICLR+2024+reinforcement+learning+preference+human+feedback&group=all&content=all&source=forumContrastivePreferenceLearning:LearningfromH

学习参考：链接1  一、为什么要提出DPO在之前，我们已经了解到基于人类反馈的强化学习RLHF分为三个阶段：全监督微调（SFT）、奖励模型（RM）、强化学习（PPO）。但是RLHF面临缺陷：RLHF是一个复杂且经常不稳定的过程，首先拟合反映人类偏好的奖励模型，然后使用强化学习微调大型无监督LM，以最大

早晨刚起来，看群里新哥转了这个帖子：   帖子不长，但是基本是爆炸类的新闻了！这个应该也就是Sam之前被董事会诟病的所谓隐瞒了的真相！   在讲解这个帖子之前，先要普及2个概念：1-RLAIF：   不是TGIF，虽然今天确实是周五   RLAIF是Google今年9月新出来的论文，论文地址：23

大模型RLHF实战大模型RLHF实战RLHF：OpenAI独家绝技RLHF的问题DPO直接偏好优化算法：RLHF的替代算法公式1-4：KL散度下奖励的最大化目标使用DPO微调Llama2RAIHF 大模型RLHF实战RLHF（基于人类反馈的强化学习）分为3个阶段：预训练：为了生成内容，需要一个生成式的预训练语言模

一、ChatGPT基础知识transformer机制和RLHFRLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）是基于人类反馈来构建强化学习，使用强化学习的方法和框架，是模型能够接纳人类反馈。不要求构建真实的环境，而是用人工标注的反馈信息去构成环境的奖励机制。这样训练的结果就是系统汇迎合

论文题目：Query-PolicyMisalignmentinPreference-BasedReinforcementLearning，ICML2023Workshop“TheManyFacetsofPreference-BasedLearning”。（其实不太知道workshop是什么概念…）pdf版本：https://arxiv.org/abs/2305.17400html版本：https://ar5iv.labs.arxiv.or

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

论文题目：PEBBLE:Feedback-EfficientInteractiveReinforcementLearningviaRelabelingExperienceandUnsupervisedPre-training，貌似是ICML2021的文章。本博客为论文阅读笔记，【不能代替】阅读原文的工作量。原文写的也很好，是AI顶会的风格，相对容易读懂。阅读材料：p