使用 PPO 算法进行 RLHF 的 N 步实现细节

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MAPPO学习笔记(1)：从PPO算法开始

由于这段时间的学习内容涉及到MAPPO算法,并且我对MAPPO算法这种多智能体算法的信息交互机制不甚了解,于是写了这个系列的笔记,目的是巩固知识,并且进行一些粗浅又滑稽的总结. 1.PPO算法的介绍 1.1.PG算法如果要分类的话,根据学习方法的不同,可以将强化学习分为Value-based方法.Policy-based方法,以及基于AC框架的Actor-Critic方法.下面做一个简单的介绍. Value-based方法:典型代表为------Q-learning.Sarsa与DQN,之所以…

ChatGPT 背后的“功臣”——RLHF 技术详解

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 (Large Language Model,LLM) 生成领域的新训练范式:RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ,即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型. 过去几年里各种 LLM 根据人类输入提示 (prompt) 生成多样化文本的能力令人印象深刻.然而,对生成结果的评估是…

强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：

1.训练环境如何正确编写强化学习里的 env.reset() env.step() 就是训练环境.其编写流程如下: 1.1 初始阶段: 先写一个简化版的训练环境.把任务难度降到最低,确保一定能正常训练.记录正常训练的智能体的分数,与随机动作.传统算法得到的分数做比较. DRL算法的分数应该明显高于随机动作(随机执行动作).DRL算法不应该低于传统算法的分数.如果没有传统算法,那么也需要自己写一个局部最优的算法评估策略的性能: 大部分情况下,可以直接是对Reward Function 给出的r…

【彩票】彩票预测算法(一)：离散型马尔可夫链模型C#实现

前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍马尔可夫链是一个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型,它是由著名的俄国数学家马尔科夫在1910年左右提出的…

EM算法（4）：EM算法证明

目录 EM算法(1):K-means 算法 EM算法(2):GMM训练算法 EM算法(3):EM算法运用 EM算法(4):EM算法证明 EM算法(4):EM算法证明 1. 概述上一篇博客我们已经讲过了EM算法,EM算法由于其普适性收到广泛关注,高频率地被运用在各种优化问题中.但是EM算法为什么用简单两步就能保证使得问题最优化呢?下面我们就给出证明. 2. 证明现在我们已经对EM算法有所了解,知道其以两步(E-step和M-step)为周期,迭代进行,直到收敛为止.那问题就是,在一个周期内,目…

模块度与Louvain社区发现算法

Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度. 模块度(Modularity) 模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法,它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数只差,它的取值范围是 [−1/2,1),其定义如下: $$Q = \frac{1}{2m}\sum_{i,j}[A_{ij} - \frac{k_ik_j}{2m}]\delta(c_i,c_j)$$ $$\delta(u,…