ppo

LLaMA Efficient Tuning 主流大模型的高效工具【预训练+指令监督微调】

LLaMAEfficientTuning，它是一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan等】的高效工具，包括预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO
张志翔的博客·2023-09-26 19:59

UnicodeDecodeError: ‘utf-8‘ codec can‘t decode byte 0xd7 in position 2: invalid continuation byte问题

i.strip()foriinopen(self.disease_path,encoding='UTF-8')ifi.strip()]File"C:\Users\luckyli\anaconda3\envs\PPO
编程研究坊·2023-09-25 13:38

Unity ML-Agents默认接口参数含义

下面的含义就是训练中常用的yaml文件：behaviors:waffle:trainer_type:ppo#训练器类型，默认ppo。
DWQY·2023-09-24 19:56

Stable-Baselines 3 部分源代码解读 1 base_class.py

/common/base_class.py前言阅读PPO相关的源码，了解一下标准库是如何建立PPO算法以及各种tricks的，以便于自己的复现。
Ctrl+Alt+L·2023-09-24 11:02

如何使用Unity创建场景并转为gym环境，外接自定义强化学习算法

;2、如果你的强化学习问题是多智能体方向的研究，放弃本文，gym_unity暂不支持多智能体训练，要么找办法实现mlagents外接算法（目前没找到能用的办法），要么用unity的mlagents自带PPO
Alibutter·2023-09-23 19:03

五十二.PPO算法原理和实战

基于表格的方法：动态规划法、蒙特卡罗法、时序差分法等。基于值函数近似的方法：DQN及其改进方法。两类方法都基本遵循了“策略评估-策略改进”交替循环的算法框架。基于值函数的算法在实际应用中也存在一些不足，如算法难以高效处理连续动作空间任务和只能处理确定性策略而不能处理随机策略等。强化学习的最终目标是获得最优策略。将策略本身作为迭代对象，通过迭代的方式获得一个策略序列，当策略序列收敛时，其极限就是最优
stackooooover·2023-09-22 08:03

RLHF优化

然后利用奖励模型，通过强化学习算法（如PPO）
zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-22 03:51

在Mujoco环境下详细实现PPO算法应用于Humanoid-v2的完整教程

PPO，即近端策略优化，是一种深度强化学习中的策略优化方法。它解决了TRPO的计算复杂度问题，而且实验中显示它在很多任务上都有着不错的效果。
m0_57781768·2023-09-17 11:23

在MuJoCo环境下详细实现PPO算法与Hopper-v2应用教程: 深度学习强化学习实战指南

今天，我们将集中讨论PPO（ProximalPolicyOptimization）算法，一个已经被证明在多种任务中具有卓越性能的强化学习算法。
m0_57781768·2023-09-17 08:09

Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO

本文是LLM系列文章，针对《SecretsofRLHFinLargeLanguageModelsPartI:PPO》的翻译。
UnknownBody·2023-09-16 08:21

强化学习：基于pygame和pytorch实现ppo算法在扫雷小游戏上的AI决策

目录一.介绍二.环境搭建一.实现代码二.效果展示编辑三.PPO算法一.PPO算法介绍二.代码实现一.policy和value网络设定二.PPO类定义四.环境交互一.主函数定义二.训练结果展示五.总结文章完整源码
最爱小游侠·2023-09-14 02:09

DQN,DDPG,SAC,PPO算法在turtlebot3上的仿真实验

PPO算法在turtlebot3上的仿真实验ROS学习书籍：https://github.com/ncnynl/booksROS一条龙学习：https://github.com/Githubcxy666
为饭带盐·2023-09-12 20:23

调试

断点和调试器交互help命令help列出所有命令help列出某个命令更多细节，例如helpprintprintprint打印需要查看的变量，例如printtotalCountprint还能使用简写prin,pri,ppo
sudhengshi·2023-09-04 11:16

神经网络与数字货币量化交易系列（2）——深度强化学习训练比特币交易策略

强化学习的模型为OpenAI开源的PPO，环境则参考了gym的样式。为了方便理解和测试，LSTM的PPO模型和回测的gym环境都直接编写未使用现成的包
发明者量化·2023-09-01 14:27

dig工具调试dns解析

digbaidu.combaidu.com.8INA110.242.68.66baidu.com.8INA39.156.66.10从指定DNS服务器查询指定DNS服务器IP：@DNS_IP（这个语法很少见）指定DNS服务端口：-ppo
NoStory·2023-08-30 14:10

LLMs之dataset：大语言模型LLMs相关开源数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略

LLMs之dataset：大语言模型LLMs相关开源数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略目录LLMs相关开源数据集的简介1、SFT→RM+PPO三阶段关系梳理、数据集格式对比
一个处女座的程序猿·2023-08-28 02:15

GPT大语言模型引爆强化学习与语言生成模型的热潮、带你了解RLHF。

在这个项目中，我们将通过开源项目trl搭建一个通过强化学习算法（PPO）来更新语言模型（G
汀、人工智能·2023-08-24 12:01

强化学习--PPO（完结）

二、核心算法(PPO近端策略优化)ProximalPolicyOptimization多线程版本的例子总结前言强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习
百度pkq·2023-08-23 17:54

百度工程师浅析强化学习

文章还介绍了策略梯度（PolicyGradient，PG）和近端策略优化（PPO）等强化学习算法。全文7099字，预计阅读时间18分钟。
百度Geek说·2023-08-23 06:07

GPT大语言模型引爆强化学习与语言生成模型的热潮、带你了解RLHF。

在这个项目中，我们将通过开源项目trl搭建一个通过强化学习算法（PPO）来更新语言模型（GPT-2）的几个
·2023-08-21 22:13

AI

High-qualitysinglefileimplementationofDeepReinforcementLearningalgorithmswithresearch-friendlyfeatures(PPO
m0_59519985·2023-08-20 15:38

大语言模型-RLHF(六)-PPO（Proximal Policy Optimization）原理&实现&代码逐行注释

一，前言从openAI的论文可以看到，大语言模型的优化，分下面三个步骤，SFT，RM，PPO，我们跟随大神的步伐，来学习一下这三个步骤和代码实现，本章介绍PPO代码实现。
Pillars-Creation·2023-08-19 08:03

大语言模型-RLHF(五)-PPO（Proximal Policy Optimization）原理&实现&代码逐行注释-论文导读

一，前言从openAI的论文可以看到，大语言模型的优化，分下面三个步骤，SFT，RM，PPO，我们跟随大神的步伐，来学习一下这三个步骤和代码实现，本章介绍PPO论文。
Pillars-Creation·2023-08-19 08:03

大语言模型-RLHF(四)-PPO（Proximal Policy Optimization）原理&实现&代码逐行注释

前言从openAI的论文可以看到，大语言模型的优化，分下面三个步骤，SFT，RM，PPO，我们跟随大神的步伐，来学习一下这三个步骤和代码实现，本章介绍PPO原理要搞明白PPO首先需要搞明白下面几个概念一
Pillars-Creation·2023-08-19 08:33

InstructGPT学习

InstructGPT在GPT-3上用强化学习做微调，内核模型为PPO-ptx，下面的论文会详细分析。ChatGPT沿用了InstructGPT，但是数据大了好几个量级。ELMO用Bi-
银晗·2023-08-19 08:02

大语言模型-RLHF(七)-PPO实践（Proximal Policy Optimization）原理&实现&代码逐行注释

从openAI的论文可以看到，大语言模型的优化，分下面三个步骤，SFT，RM，PPO，我们跟随大神的步伐，来学习一下这三个步骤和代码实现，本章介绍PPO实践。
Pillars-Creation·2023-08-19 08:31

自动化部署 CI 脚本编写

-dockerpushdocker_image:TAG-dockersystemprune-f-ssh-pPO
诸葛老刘·2023-08-19 00:09

百度工程师浅析强化学习

文章还介绍了策略梯度（PolicyGradient，PG）和近端策略优化（PPO）等强化学习算法。全文7099字，预计阅读时间18分钟。
·2023-08-18 10:39

强化学习 PPO算法和代码

PPO效果前提τ~p(τ)是轨迹分布t∈[0,T-1]是一条轨迹的步骤数策略π是动作a的概率分布State-ActionValueFunction简称V(st)函数Vπ(st)=Eτ∼p(τ)[R(τt
码狂☆·2023-08-18 05:05

人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF

人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO强化学习的训练、RLHF1.奖励模型的训练1.1大语言模型中奖励模型的概念在大语言模型完成SFT监督微调后，下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。
·2023-08-16 10:07

RL 实践（7）—— CartPole【TPRO & PPO】

本文介绍PPO这个onlineRL的经典算法，并在CartPole-V0上进行测试。
云端FFF·2023-08-15 17:22

用AI解释AI - 《格斗之王AI》代码解读

部分==1.os.makedirs2.SubprocVecEnv([make_env()...])3.env=retro.make()4.gym.Wrapper5.env=Monitor(env)6.PPO
机智翔学长·2023-08-15 15:21

工具篇：远程文件传输工具 scp

二、语法scp[-1246BCpqrv][-ccipher][-Fssh_config][-iidentity_file][-llimit][-ossh_option][-Ppo
「已注销」·2023-08-09 18:34

7个最流行的强化学习算法实战案例（附 Python 代码)

大家好，目前流行的强化学习算法包括Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN和TRPO。
Python数据开发·2023-08-05 19:41

详解近端策略优化(ppo，干货满满)

本文首发于行者AI引言上一篇文章我们详细介绍了策略梯度算法(PG)，ppo其实就是策略梯度的一种变形。首先介绍一下同策略（on-policy）与异策略(off-policy)的区别。
行者AI·2023-08-03 08:53

强化学习（PPO,DQN,A3C）

目录1.强化学习和深度学习的区别2.强化学习思路3.baseline4.PPO4.1on-policy和off-policy简单理解4.2actotcritic5.DQN（回归问题）4.1公式4.2Q表参考文献
笑傲江湖2023·2023-07-31 10:51

PPO 莫烦 ReLU激活函数的缺点

记录一个莫烦PPO代码中的小问题莫烦在PPO中创建神经网络的代码ReLU激活函数的缺点可能出现的问题可能出现的解决方法莫烦在PPO中创建神经网络的代码//morvanzhoudef_build_anet
qq_41979241·2023-07-31 09:36

InstructGPT技术原理

ChatGPT背后的技术原理：第二步中已经完成了奖励模型的训练，在第三步中奖励模型用PPO来训练第一步中微调好的GPT3，使其能够生成符合指令的文本
transformer_WSZ·2023-07-27 09:41

深度强化学习落地方法论（3）—— 算法选择篇

前言2021年2月15日更新：考虑到这篇文章写作时间较早，这里统一更新算法选择方面的建议：对于连续控制任务，推荐SAC、TD3和PPO，三种算法都值得试一试并从中择优；对于离散控制任务，推荐SAC-Discrete
WYJJYN·2023-07-25 23:49

强化学习从基础到进阶–案例与实践[8]：近端策略优化（proximal policy optimization，PPO）算法

【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）主流多智能算法教学（gym环境为主）主流算法：DDPG、DQN、T
汀、人工智能·2023-07-25 08:54

Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models

DRIntroduction背景本文方案实现方式预训练预训练数据训练细节训练硬件支持预训练碳足迹微调SFTSFT训练细节RLHF人类偏好数据收集奖励模型迭代式微调（RLHF）拒绝采样（RejectionSampling）PPO
kebijuelun·2023-07-24 22:27

强化学习调参经验大集成：TD3、PPO+GAE、SAC、离散动作噪声探索、以及Off-policy 、On-policy 算法常见超参数

1.强化学习通用参数设置（1）强化学习算法选用目前推荐的使用的算法主要是：离散控制问题建议算法：①D3QN——D3指的是DuelingDoubleDQN，主要集成了DoubleDQN与DuelingDQN的方法架构，另可与NoisyDQN来配合γ-greedy方法来提升探索效率。②SAC-Discrete——提出的主要目标是用于解决混合动作空间中的决策问题，将输出的动作矢量当作每个动作的执行概率，
汀、人工智能·2023-07-18 09:59

人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF

人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO强化学习的训练1.奖励模型的训练1.1大语言模型中奖励模型的概念在大语言模型完成SFT监督微调后，下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。
汀、人工智能·2023-07-18 00:25

请给我写一段基于tensorflow2.0的PPO算法演示

根据tensorflow2.0实现的PPO算法，代码如下：pythonimporttensorflowastfimportnumpyasnp#设置参数num_episodes=1000#运行次数lr_rate
澾慟·2023-07-17 20:26

Safe Policy Optimization 复现

复现结果在PointGoal1、CarGoal1、Velocity-Walker2d三个任务上测试了RCPO，CRPO以及Safe-Policy-Optimization中实现的CPO，PPO-Lag算法
Hellsegamosken·2023-07-17 09:13

强化学习 | PPO论文小结

一些经典概念辨析为什么PPO不能做经验回放DQN的几个contribution：1.神经网络化2.提出了离线回放机制（结合重要性采样方法），提高了采样效率DDQN的contribution：解决了V(s
荷西·H·2023-07-17 02:08

强化学习 目录

总结类强化学习小总结value-based和policy-based算法区别算法类待完成强化学习｜PPO论文小结
荷西·H·2023-07-17 02:08

深度强化学习落地方法论训练篇：PPO、DQN、DDPG、学习率、折扣因子等

为了保证DRL算法能够顺利收敛，policy性能达标并具有实用价值，结果有说服力且能复现，需要算法工作者在训练前、训练中和训练后提供全方位一条龙服务。我记得GANs刚火起来的时候，因为训练难度高，有人在GitHub上专门开了repository，总结来自学术界和工业界的最新训练经验，各种经过或未经验证的tricks被堆砌在一起，吸引了全世界AI爱好者的热烈讨论，可谓盛况空前。在玄学方面，DRL算法
汀、人工智能·2023-07-16 10:53

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)3总结4参考团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10
community_301·2023-07-16 00:19

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo
community_301·2023-07-16 00:49
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