图表内容
(类反馈的强化学习训练示意图
收集人工反馈
训练奖励模型
使用PPO优化策路
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(类反馈的强化学习训练示意图
研究报告节选:
ChatGPT 的人类反馈强化学习训练过程包括三个阶段。第一阶段，收集人工反馈数据，训练监督策略模型。为了让 GPT-3.5 初步具备理解指令的意图，首先会在数据集中随机抽取问题，由人类标注人员给出高质量答案，然后用这些人工标注好的数据来微调 GPT-3.5 模型。第二阶段，训练奖励模型。使用第一阶段生成的模型，对于每个问题生成多个不同的回答，由人类标注者对这些结果综合考虑给出排名顺序。第三阶段，采用近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）强化学习来优化策略。对于每个问题，使用 PPO 模型生成回答，并用上一阶段训练好的奖励模型给出质量分数；通过回报分数的依次传递产生策略梯度，不断优化 PPO 模型参数。对第二和第三阶段进行迭代，能够训练出更高质量的 ChatGPT 模型。最后更新: 2023-02-27
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