reward

kaggle大模型竞赛优胜方案总结与思考

LLM的Reward模型该如何训练呢？
HxShine·2023-10-17 10:57

强化学习案例复现（1）--- MountainCar基于Q-learning

10foreqinrange(eposides):obs=env.reset()done=Falserewards=0whilenotdone:action=env.action_space.sample()obs,reward
笑傲江湖2023·2023-10-15 15:36

强化学习(Reinforcement Learning)与策略梯度(Policy Gradient)

强化学习的基本框架  强化学习(ReinforcementLearning,RL)主要由智能体(Agent/Actor)、环境(Environment)、状态(State)、动作(Action)、奖励(Reward
花飞雨追·2023-10-14 11:19

sarsa算法和qlearning算法有什么不同

理论介绍SARSA（State-Action-Reward-State-Action）算法和Q-learning（Quality-learning）算法都是强化学习中的常见算法，用于训练智能代理在环境中学习并制定最佳策略
Chen_Chance·2023-10-12 09:05

如何把目标坚持下去

社会学家克里斯汀·威兰提出“SMART”法则，即具体（specific）、可估量（measurable）、可实现（achievable）、坚持下去有回报（reward）、而且这一年中我们可以追踪我们的进
Yeahlv·2023-10-11 22:08

Ant design table 表格 报 Warning: Each record in table should have a unique `key` prop,or set `rowKey`

Antdesigntable表格报Warning:Eachrecordintableshouldhaveaunique`key`prop,orset`rowKey`解决方法：在table上添加唯一键值rowKey={reward
Jidahan·2023-10-11 10:07

强化学习之Q-learning

所以我们在写作业的状态（state）下，好的行为就是继续写作业，直到写完它，我们还可以得到奖励（reward），不好的行为就是没写完作业就跑去看电视了，被爸妈发现就会被惩罚，这种事情做的多了，也变成
CristianoC·2023-10-08 02:44

强化学习------Qlearning算法

算法的目标是最大化Q值，通过在状态state下所有可能的动作中选择最好的动作来达到最大化期望reward。Qlearning算法使用Qtable来记录不同状态下不同动作的预估
韭菜盖饭·2023-10-07 22:13

强化学习------Sarsa算法

简介SARSA（State-Action-Reward-State-Action）是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法，通常应用于机器学习和强化学习学习领域中。
韭菜盖饭·2023-10-07 22:09

LLMs 奖励剥削 RLHF: Reward hacking

让我们回顾一下你到目前为止所学到的内容。RLHF是一个微调过程，用于使LLM与人类偏好保持一致。在这个过程中，您利用奖励模型来评估LLM对提示数据集的完成情况，根据人类偏好指标（如有帮助或无帮助）进行评估。接下来，您使用强化学习算法，即PPO，在基于当前版本的LLM生成的完成情况上，根据奖励对LLM的权重进行更新。您将在多个迭代中使用许多不同的提示和模型权重的更新来执行此周期，直到获得所期望的对齐
AI架构师易筋·2023-10-06 19:24

InstructGPT高效实践——【DeepSpeed-Chat】源码详解(2/3)：Supervised Finetuning、Reward Model Finetuning

目录前言1phase-1:SupervisedFinetuning1.1训练数据样例1.2训练过程1.3关键代码详解1.3.1基座模型结构1.3.2LoRA结构及其正向传播1.3.3phase1的指标评估1.4实例测试1.5相关拓展1.5.1多轮对话性能1.5.2本阶段训练更倾向过拟合1.6版块相关问题2phase-2:RewardModelFinetuning2.1训练数据样例2.2训练过程2.
Remixa·2023-10-05 12:27

LLMs 奖励模型 RLHF: Reward model

在这个阶段，您已经拥有了训练奖励模型所需的一切。虽然到目前为止，已经付出了相当多的人力，但在训练奖励模型完成后，您将不需要再涉及更多的人类。相反，奖励模型将在强化学习微调过程中代替人类标记者，自动选择首选的完成。这个奖励模型通常也是一个语言模型。例如，一个通过在来自人类标记者对提示的评估中准备的成对比较数据上使用监督学习方法进行训练的模型。对于给定的提示X，奖励模型学习偏好人类首选的完成y_j，同
AI架构师易筋·2023-10-05 12:55

逆强化学习

1.逆强化学习的理论框架1.teacher的行为被定义成best2.学习的网络有两个，actor和reward3.每次迭代中通过比较actor与teacher的行为来更新rewardfunction，基于新的
江汉似年·2023-10-04 23:25

强化学习 Q-learning 实战GYM下的CliffWalking爬悬崖游戏

CliffWalking如下图所示，S是起点，C是障碍，G是目标agent从S开始走，目标是找到到G的最短路径这里reward可以建模成-1，最终目标是让return最大，也就是路径最短代码和解释importgymimporttimeimportnumpyasnpclassQLearningAgent
Xurui_Luo·2023-10-04 22:55

使用策略模式优化多重if/else

try{constres=awaitactivityQuery();//请求后端数据this.styleType=res.styleType;if(this.styleType===STYLE_TYPE.Reward
前端小菜凯·2023-09-28 10:26

强化学习基本概念及与监督学习的区别

在这里我们需要引入回报（reward）这个概念，回报是执行一个动作或一系列动作后得到的奖励，比如在游戏超级玛丽中，向上跳可以获得一个金币，也就是回报值为1，而不跳时回报就是0。
北木.·2023-09-23 18:27

强化学习基本概念

一个观测值(Observation)(有时也称状态State)，智能体接收到环境给的观测值之后会做出一个动作(Action)，环境接收到智能体给的动作之后会做出一系列的反应，例如对这个动作给予一个奖励(Reward
whzooz·2023-09-23 18:26

02强化学习基本概念

强化学习基本概念前言1、State、Action、Policy等①State②Action③Statetransition④Statetransitionprobability⑤Polity2、Reward
steelDK·2023-09-23 18:23

2020-06-01 看如何想到做到

-AI的算法，reward，positivereward,negativereward
ShawnLi1999·2023-09-23 16:10

【强化学习】01—— 强化学习简介

文章目录两种机器学习类型强化学习定义强化学习交互过程强化学习系统要素历史(History)状态(State)策略(Policy)奖励(Reward)价值函数(ValueFunction)模型(Model
yuan〇·2023-09-21 17:23

美的的笔试

下标为i处的鱼被吃掉的得分为:如果第一只猫咪吃掉,则得分为reward1[i]。如果第二只猫咪吃掉,则得分为reward[i]。
编程小白进阶札记·2023-09-12 09:31

强化学习-理解及应用:解决迷宫问题

7个基本概念强化学习主要由智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）、策略（policy）、价值函数（Value）组成。
Rnan-prince·2023-09-11 03:34

【一曲日为006】拒绝上瘾

www.jianshu.com/p/7f6c61fe95032、不断重复导致行动成本降低形成路径依赖，难以戒除3、物质成瘾和行为成瘾二、原理1、上瘾模型：触发Trigger-行动Action-多变的酬赏Reward
最爱可乐·2023-09-10 18:26

NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING 笔记

之后训练该网络，并用网络的accuracy作为reward返回给控制器来更新控制器的参数，达到更优的策略。
Junr_0926·2023-09-08 00:25

【强化学习】贝尔曼公式 - bellman equation

你可以把撞墙这个reward设置成负数，不撞墙设置成0。那么在最终return进行累加的时候，不撞墙的return就会大。路径越短到终点越好。
猫毛已经快要掉光的小猫·2023-09-03 16:50

一文读懂强化学习：RL全面解析与Pytorch实战

实用性与广泛应用自适应与优化推动AI研究前沿引领伦理与社会思考二、强化学习基础马尔可夫决策过程（MDP）状态（State）动作（Action）奖励（Reward）策略（Policy）三、常用强化学习算法值迭代
TechLead KrisChang·2023-09-03 12:00

【强化学习】基本概念

基础用语状态（state,s）：当前环境的一个客观描述观察（observation,o）：当前环境的一个描述，可能会漏掉部分信息策略（policy）：决定下一步执行何种行动的规则回报（reward）：某种状态
猫毛已经快要掉光的小猫·2023-08-31 19:00

ModaHub魔搭社区：ChatGLM-RLHF：无需微调 教程

代码都是在分布式框架，不适合学习和使用，本代码的RLHF代码不需要Megatron或者deepspeed框架，只需要传统的炼丹torch和显卡就好了，RLHF的Critic用的ChatGLM的缩小版本，而Reward
LCHub低代码社区·2023-08-31 09:22

强化学习时序差分学习方法--SARSA算法

强化学习时序差分学习方法--SARSA算法介绍示例代码介绍SARSA（State-Action-Reward-State-Action）是一种强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）中的问题。
lqjun0827·2023-08-26 10:12

第十章 强化学习

场景与原理1.强化学习模型五个基本要素代理Agent、环境Environment、行为Action、状态State、反馈Reward策略Policy和价值Value2.基于价值的算法假设已经知道了所有State
etheon·2023-08-25 21:53

DNQ算法原理(Deep Q Network)

强化学习概念学习系统没有像很多其它形式的机器学习方法一样被告知应该做出什么行为必须在尝试了之后才能发现哪些行为会导致奖励的最大化当前的行为可能不仅仅会影响即时奖励，还会影响下一步的奖励以及后续的所有奖励每一个动作(action)都能影响代理将来的状态(state)通过一个标量的奖励(reward
Williamtym·2023-08-25 01:01

2020-04-03

1，从本篇文章／音频／视频中我学到的最重要的概念可能自己的认识与实际事物有很大差别2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词reward3，在本片文章／音频／视频中我最喜欢的一句话Suddenlythepastcamefloodinginlikeatide
19级人文教育2班张昊宇·2023-08-24 20:54

Scikit-learn强化学习代码批注及相关练习

奖励Reward：执行上一步动作（action）后，智能体（agent）获得的奖励，不同
Fishermen_sail·2023-08-24 11:33

冥想帮你改掉坏习惯

这类奖励为本（reward-based）的学习过程，称之为正强化和负强化，基本上是这
木南Ruan·2023-08-23 04:52

2022-07-05 Action, Reward & Dopamine

Iknowdopaminehasabadrephere,butit’snotthatbadwhenyouunderstandit.Insimpleterms,whenyoudosomethingorgetastimulusandgetsomethingpositivefromit,yourbrainproducesdopamine.Knownastherewardhormone.Yourmindl
春生阁·2023-08-20 14:00

浅谈: 强化学习从人类反馈（RLHF）[AI生成]

RL的目标是让智能体最大化累积的奖励（reward），而奖励通常是由环境给出的，反映了智能体的行为是否符合预期的目标。
Anhen_·2023-08-19 00:33

得先弄明白Reward Model怎么训（附源码）

在上一篇文章中，我们已经讲解了如何将强化学习（ReinforcementLearning）和语言模型（LanguageModel）做结合：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/132278109但是，示例中我们是使用一个现成的「情绪识别模型」来作为奖励模型（RewardModel）。在ChatGPT中，奖励模型是通过人工标注的「排
汀、人工智能·2023-08-15 08:35

【深入了解pytorch】PyTorch强化学习：强化学习的基本概念、马尔可夫决策过程（MDP）和常见的强化学习算法

马尔可夫决策过程（MDP）和常见的强化学习算法PyTorch强化学习：介绍强化学习的基本概念、马尔可夫决策过程（MDP）和常见的强化学习算法引言强化学习的基本概念状态（State）动作（Action）奖励（Reward
prince_zxill·2023-08-11 09:52

无人驾驶实战-第十二课（强化学习自动驾驶系统）（完）

Environment：整体任务的工作环境Reward：激励、
pzb19841116·2023-08-10 08:02

强化学习实战-吃豆人Pacman经典案例分析

如何设置Reward函数，如何更
seaside2003·2023-08-05 19:41

gym自建环境实例

关于策略step函数根据输入的动作会返回不同的reward，策略不同后面动作出现的次数就会不同，如action0对应的reward=0，action1对应的reward=-10，action2对应的reward
haodawei123·2023-07-31 08:03

强化学习策略梯度方法笔记

策略梯度方法是一类用于解决强化学习问题的算法，其主要目标是学习一个优化策略（policy），使得智能体（agent）能够在环境中获得高回报（reward）或累积高价值的行为序列。
Aresiii·2023-07-26 16:43

服务器跑强化学习pyglet.canvas.xlib.NoSuchDisplayException: Cannot connect to “None“

错误信息：Traceback(mostrecentcalllast):File"ddqn.py",line212,innext_state,reward,done,info=env.step(action
努力进步的小梁·2023-07-22 12:15

动态规划算法（悬崖漫步实例）

,ncol=12,nrow=4):self.ncol=ncol#定义网格世界的列self.nrow=nrow#定义网格世界的行#转移矩阵P[state][action]=[(p,next_state,reward
Recheriring·2023-07-19 22:55

OpenAI Gym中FrozenLake环境（场景）源码分析（7）

接前一篇文章：OpenAIGym中FrozenLake环境（场景）源码分析（6）上一篇文章对于例程代码中最后一个关键步骤：new_state,reward,done,truncated,info=env.step
蓝天居士·2023-07-17 07:12

[RL robotic 环境] - [Robosuite](2)

文章目录Abstract要点依赖函数|类类初始化模型建立_load_model_setup_references_setup_observables环境resetRL环境的reward定义rewardcheck_successsummaryAbstract
最適当承诺·2023-07-16 14:10

强化学习调参技巧一： DDPG算法训练动作选择边界值_分析解决

）范围太大，进入了tanh的饱和区，会导致梯度消失，而且tanh输出的自然就靠近边界了2.解决方案：1、网络的输入输出都是归一化之后的，buffer里的{s,a,r,s_}都是同一个数量级的，2、修改reward
汀、人工智能·2023-07-16 10:30

12272022《结果决定一切》第485/ 500本 【佳庆方舟读书】

4R执行力系统，1R1(Result):结果定义2R2(Responsibility)一对一责任；3：R3(Review):检查与跟踪；4：R4(Reward):即时激励。
旭哥_优秀是一种习惯·2023-07-16 07:57

自定义并注册Gym环境

强化学习的智能体必须和环境交互才能或者reward和observation。对于有些任务，比如机器人的训练任务，在现实中就不能直接实施，需要先在仿真中确保算法没有问题，才能迁移到真实机器人上。
思考实践·2023-07-14 03:55

开悟AIArena，深度学习神经网络，暑假开悟比赛的学习

2.1.2.特征数据2.1.3.特征提取2.2.动作空间（ActionSpace）2.3.坐标介绍（Coordinate）2.4.玩法配置（Setup）2.5.积分规则（Score）2.6.奖励机制（Reward
Williamtym·2023-07-14 02:20
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