გაძლიერებითი სწავლის (RL) გამოყენება დიფუზიური მოდელების გასაუმჯობესებლად: DDPO-ს როლი ხელოვნური ინტელექტის მიერ შექმნილი გამოსახულებების ადამიანურ პრეფერენციებთან შესაბამისობაში
სტატია განიხილავს, თუ როგორ ხდება დიფუზიური მოდელების (მაგ. DALL-E 2, Stable Diffusion) ოპტიმიზაცია გაძლიერებითი სწავლის (RL) გამოყენებით, რათა მათ მიერ გენერირებული გამოსახულებები უკეთესად შეესაბამებოდეს ადამიანის პრეფერენციებსა და ესთეტიკას. ის მიმოიხილავს "შესაბამისობის პრობლემას" ხელოვნურ ინტელექტში და წარმოაჩენს Denoising Diffusion Policy Optimization (DDPO) მეთოდს, როგორც ეფექტურ გადაწყვეტას. DDPO, რომელიც იყენებს პოლიტიკის გრადიენტულ მეთოდებს (PPO) და დენოიზინგის პროცესს მარკოვის გადაწყვე
LLM-ების ოპტიმიზაცია: TRL-ის ახალი მიდგომა GRPO სწავლების მეხსიერების შესამცირებლად
დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) დახვეწა განმტკიცებითი სწავლის (RL) გამოყენებით გადამწყვეტია რთული ქცევების მისაღწევად. ტრადიციულად ამისთვის გამოიყენება PPO ალგორითმი RLHF-თან ერთად, რაც, თუმცა, რესურსმომხმარებელია და მრავალი მოდელის მეხსიერებაში ჩატვირთვას მოითხოვს. DeepSeek-ის R1 მოდელთან ერთად პოპულარობას იძენს ჯგუფური შედარებითი პოლიტიკის ოპტიმიზაცია (GRPO), რომელიც იყენებს შემოწმებად ჯილდოს ფუნქციებს გარე ჯილდოს მოდელის გარეშე, რაც მნიშვნელოვან გაუმჯობესებას იძლევა. მიუხედავად ამისა, RL სწავლე
ღრმა გაძლიერებითი სწავლება: პროქსიმალური პოლიტიკის ოპტიმიზაცია (PPO)
ეს სტატია ღრმა გაძლიერებითი სწავლების კურსის ნაწილია და დეტალურად განიხილავს პროქსიმალური პოლიტიკის ოპტიმიზაციას (PPO). PPO არის არქიტექტურა, რომელიც აუმჯობესებს აგენტის ვარჯიშის სტაბილურობას პოლიტიკის გადაჭარბებული განახლებების თავიდან აცილებით. ჩვენ შევისწავლით, თუ როგორ იყენებს PPO მიმდინარე და ძველი პოლიტიკის თანაფარდობის კლიპინგს სტაბილური განახლებების უზრუნველსაყოფად. თეორიის შემდეგ, სტატია წარმოგიდგენთ PPO არქიტექტურის ნულიდან დაწერას PyTorch-ის გამოყენებით, მაგალითად CartPole-v1-სა და Lu
RLOO ტრენერი TRL-ში: RLHF სწავლების გამარტივებული მიდგომა
RLOO (REINFORCE Leave One-Out) არის ახალი ონლაინ RLHF ვარჯიშის ალგორითმი TRL-ში, რომელიც შექმნილია PPO-ს ალტერნატივად. ის გამოირჩევა უფრო მარტივი იმპლემენტაციით, GPU მეხსიერების ნაკლები მოთხოვნილებით და უფრო სწრაფი კონვერგენციით. RLOO ამარტივებს გაძლიერებითი სწავლების ონლაინ მეთოდების კვლევას RLHF კონტექსტში, რაც მას მიმზიდველ გადაწყვეტად აქცევს მაღალი ხარისხის მოდელების ეფექტურად ვარჯიშისთვის.