ppo

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

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 00:48

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 00:48

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

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community_301·2023-07-16 00:47

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战，看这篇就够了

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community_301·2023-07-16 00:47

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

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community_301·2023-07-16 00:16

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

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community_301·2023-07-16 00:46

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

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community_301·2023-07-16 00:46

用 GPU 并行环境 Isaac Gym + 强化学习库 ElegantRL：训练机器人Ant，3小时6000分，最高12000分

前排提醒，目前我们能“用ppo四分钟训练ant到6000分”，比本文的3小时快了很多很多，有空会更新代码https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details
汀、人工智能·2023-07-15 09:51

深度强化学习调参技巧：以DQN、DDPG、TD3、PPO、SAC等算法为例

深度强化学习DeepReinforcementLearning简称为DRL运行DRL算法代码（实际使用+调整参数），需要更多DL基础阅读DRL算法论文（理解原理+改进算法），需要更多RL基础深度强化学习算法能训练能智能体:机械臂取物、飞行器避障、控制交通灯、机器人移动、交易股票、训练基站波束成形选择合适的权重超越传统算法。实际使用时，问题却很多:一开始会问：算法那么多，要选哪个？训练环境怎么写？选
汀、人工智能·2023-07-14 15:18

InstructGPT论文解读

介绍上图可以看出InstructGPT(PPO-ptx)及变体（varianttrainedwithoutpretrainingmix）(PPO)显著优于GPT，1.3B的InstructGPT优于175B
sunghosts·2023-06-24 09:58

ChatGPT 精简总结：Chat Generative Pre-trained Transformer

在训练时，InstructGPT使用了带有指令或约束条件的数据来训练模型（指令微调SFT，奖励模型RM，强化学习PPO）。
#苦行僧·2023-06-22 20:55

深度学习实战——强化学习与王者荣耀（腾讯开悟）

忆如完整项目/代码详见github：https://github.com/yiru1225（转载标明出处勿白嫖starforprojectsthanks）目录系列文章目录一、强化学习综述与PPO算法解析
@李忆如·2023-06-17 04:26

强化学习PPO：Proximal Policy Optimization Algorithms解读

PPO算法是一类PolicyGradient强化学习方法，经典的PolicyGradient通过一个参数化决策模型来根据状态确定动作，其参数更新是通过下式进行的：用于衡量决策模型的优劣目标，决策模型的优化目标为寻找最优决策
tostq·2023-06-15 18:17

从TRPO到PPO（理论分析与数学证明）

本文首发于行者AI引言一篇关于强化学习算法的理论推导，或许可以帮助你理解PPO算法背后的原理，从而找到改进PPO算法的灵感...马尔可夫决策过程由六个元素构成。
行者AI·2023-06-15 13:11

Generative AI 新世界 | 大型语言模型（LLMs）概述

在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，
·2023-06-14 22:25

自学大语言模型之GPT

首次正式提出的：DeepReinforcementLearningfromHumanPreferences，即基于人类偏好的深度强化学习，简称RLHF2017年7月的OpenAI团队提出的对TRPO算法的改进：PPO
深度学习的学习僧·2023-06-11 07:14

Generative AI 新世界 | 大型语言模型（LLMs）概述

在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，
·2023-06-07 22:27

Generative AI 新世界 | 大型语言模型（LLMs）概述

在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，
亚马逊云开发者·2023-06-07 08:03

Generative AI 新世界：大型语言模型（LLMs）概述

在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，
亚马逊云开发者·2023-06-07 08:32

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
Alexxinlu·2023-04-21 21:55

大语言模型浅探一

目录1前言2GPT模型解码3InstructGPT4基于RWKV微调模型4.1RWKV简介4.2增量预训练4.3SFT微调4.4RM和PPO5测试6总结1前言近来，人工智能异常火热，ChatGPT的出现极大的推动了自然语言处理的发展
行走的人偶·2023-04-21 09:09

GPT/ChatGPT相关资料

创建于：2023.03.20修改于：2023.03.20ChaGPTChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT
条件漫步·2023-04-18 20:09

ChatGPT 速通手册——开源社区的进展

根据科学人员推测，很重要的一部分原因是缺失了RLHF(ReinforcementLearningwithHumanFeedback，人类反馈强化学习)和PPO(ProximalPolicyOptimization
云哲-吉吉2021·2023-04-17 22:56

万物皆可野

我和ppo赌了巨额资金(5毛钱)，赌她出门跟ye男人high去了。
不乖指南·2023-04-17 15:06

10.转录组和代谢谱揭示了过氧化物酶在红茶加工中的作用和茶加工适宜性的测定

摘要茶黄素（TFs）是由内源多酚氧化酶（PPO）和过氧化物酶（POD）催化的儿茶素在红茶加工过程中氧化生成的，需要对其进行控制，以获得合适的TFs/TRs比值，从而获得更好的品质。
wangsb_2020·2023-04-14 22:43

ChatGPT 使用 强化学习：Proximal Policy Optimization算法（详细图解）

ChatGPT使用强化学习：ProximalPolicyOptimization算法强化学习中的PPO（ProximalPolicyOptimization）算法是一种高效的策略优化方法，它对于许多任务来说具有很好的性能
段智华·2023-04-14 13:04

近端策略优化（PPO）

TRPO尝试使用复杂的二阶方法解决这个问题，PPO是一系列一阶方法，这些方法使用一些其他技巧来保持新策略接近旧的。PPO方法实现起来非常简单，并且在经验上似乎至少与TRPO一样好。
博士伦2014·2023-04-11 16:12

在 Shearwater Teric OC 里，Deco PPO2 limit = 1.61 ata是怎么得到的？为什么不是 1.6？为什么不是 1.4？

因为在减压停留的时候，通常会比较放松且不太会动，所以可以用比较高的PPO2limit来加速减压停留。
阿拉灯神丁丁·2023-04-09 12:25

类ChatGPT项目的部署与微调(中)：ChatLLaMA和ColossalChat

第四部分LLaMA的RLHF版：ChatLLaMA和ColossalChat4.1ChatLLaMA(英文版)：类似SFT、RM、RL/PPO训练三步骤由于LLaMA没有使用RLHF方法，初创公司NebulyAI
v_JULY_v·2023-04-08 10:08

255、第五十七章 太有智慧也不是好事——人多智而奇物滋起

https://mp.weixin.qq.com/s/pPo_VnUZYNJmdJ7RJ2jvyw各位亲爱的朋友大家好，今天我们接着来讲《道德经》第五十七章。
小雯同学Echo·2023-04-05 03:55

Anaconda详细安装使用教程——汇总

src=11×tamp=1594042324&ver=2444&signature=Fjbu1PGrigQG0CMhvwWGGIP1PPo7sJIsp5R3U9rAuiPxToByVvlSJBGO8eb4BtcQUOHkbozU2LoXb-JAenN3z5eZQ
那么CHEN·2023-04-05 00:54

两会代表热议采用ChatGPT指导论文写作：防范抄袭的探索与思考

人工智能|AGI|AIGC深度学习|API|GPT-4随着深度学习、高性能计算、数据分析、数据挖掘、LLM、PPO、NLP等技术的快速发展，ChatGPT得到快速发展。
高性能服务器·2023-04-01 20:34

ChatGPT原理解读

目录GPT痛点基于人类反馈的强化学习机制（ChatGPT）step1：Fine-tuneSFT模型step2：训练Reward模型step3：强化学习训练PPO模型一些技术问题猜想ChatGPT的多轮对话能力
muyuu·2023-04-01 19:15

火爆全网的ChatGPT 背后的工作原理

在此数据集上训练新模型，被称为训练回报模型（RewardModel，RM）；第3步是近端策略优化（PPO）：RM模型
艰辛的软件开发之路·2023-04-01 13:19

VPG && TRPO && PPO

PPO（ProximalPolicyOptimization）是一种解决PG算法中学习率不好确定的问题的算法，因为如果学习率过大，则学出来的策略不易收敛，反之，如果学习率太小，则会花费较长的时间。
臻甄·2023-04-01 13:30

ChatGPT/InstructGPT解析

InstructLearning）和提示（PromptLearning）学习1.3人工反馈的强化学习2.InstructGPT/ChatGPT原理解读2.1数据集采集2.1.1SFT数据集2.1.2RM数据集2.1.3PPO
SeaShawnChan·2023-04-01 09:37
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