Поиск

• answerЧто такое PPO (Proximal Policy Optimization) и почему он используется в RLHF?

  …Что такое PPO (Proximal Policy Optimization) и почему он используется в RLHF? ## Краткий тезис **[[Вики/Proximal Policy Optimization\|PPO]] ([[Вики…

• wikiPPOTrainer

  # PPOTrainer ## Определение Компонент библиотеки TRL (Transformers Reinforcement Learning) для обучения с подкреплением методом PPO, применяемый, например, в RLHF для детекции…

• wikiadvantage estimation

  # advantage estimation ## Определение Оценка того, насколько действие лучше среднего; используется в PPO для credit assignment. ## Где встречается - [[339. Как работает…

• wikisurrogate objective

  # surrogate objective ## Определение Целевая функция в алгоритме PPO, аппроксимирующая истинную функцию и включающая clipping для стабильного обучения. ## Где встречается - [[339…

• wikisparse reward

  …Алгоритм PPO лучше обрабатывает такие сценарии. ## Где встречается - [[339. Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training) и когда он лучше…

• wikiimportance sampling

  # importance sampling ## Определение Техника выборки по важности, используемая в алгоритмах RL (например, PPO) для оценки ожиданий с использованием данных, собранных…

• wikishaped reward

  …Часто используется в алгоритмах вроде PPO для ускорения сходимости за счёт дополнительной информации о близости к цели. ## Где встречается - [[339…

• wikiexploration

  # exploration ## Определение Поиск новых стратегий в алгоритмах обучения с подкреплением, например MCTS, часто стимулируется entropy bonus в PPO. ## Где встречается…

• wikientropy bonus

  # entropy bonus ## Определение Дополнительный член в функции потерь PPO, поощряющий высокую энтропию политики агента для стимуляции исследования и предотвращения преждевременной…

• answerКак работает RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) технически?

  …Важно reward model не обновляется во время PPO, иначе награда будет «движущейся мишенью». --- ## 5. Детали реализации PPO в RLHF ### 5…

• wikiCredit assignment

  # Credit assignment ## Определение Проблема определения вклада отдельных действий или токенов в итоговый результат, используемая в обучении с подкреплением (например, PPO…

• wikipolicy gradient

  # policy gradient ## Определение Класс алгоритмов reinforcement learning, которые обновляют политику (стратегию) напрямую через градиент награды; к ним относится PPO. ## Где…

• wikiSample Efficiency

  # Sample Efficiency ## Определение Способность алгоритма обучаться на ограниченном количестве данных; PPO эффективнее ReST в этом аспекте. ## Где встречается - [[334. Как…

• wikicritic agent

  …GRPO (Group Relative Policy Optimization) vs PPO — чем отличается и зачем нужен|328. GRPO (Group Relative Policy Optimization) vs PPO…

• wikiGeneralized Advantage Estimation

  # Generalized Advantage Estimation ## Определение Метод оценки преимущества (advantage) в алгоритмах RL (PPO, A2C), используемый с Value Head для стабильного обновления…

• answerКак работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training) и когда он лучше PPO?

  …Что такое PPO (Proximal Policy Optimization)? [[Вики/Proximal Policy Optimization\|PPO]] — это популярный алгоритм [[Вики/Reinforcement Learning\|reinforcement learning]] для…

• wikiValue Network

  …Применяется в алгоритмах RL, таких как PPO, для оценки преимущества действия. ## Где встречается - [[334. Как вы делаете online RL для…

• wikiClip ε

  # Clip ε ## Определение Гиперпараметр PPO (обычно 0.2), ограничивающий отношение вероятностей новой и старой политики для стабильности обучения. ## Где встречается…

• wikiDeepSeek-R1

  …GRPO (Group Relative Policy Optimization) vs PPO — чем отличается и зачем нужен|328. GRPO (Group Relative Policy Optimization) vs PPO…

• wikiPaLM 2

  …Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training) и когда он лучше PPO|339. Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training…

• answerGRPO (Group Relative Policy Optimization) vs PPO — чем отличается и зачем нужен?

  …Сравнение PPO и GRPO (таблица) | Характеристика | PPO | GRPO | |----------------|-----|------| | Необходимость reward model | Да (отдельная обученная модель) | Нет (можно rule-based или…

• wikimath reasoning

  …Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training) и когда он лучше PPO|339. Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training…

• wikirule-based reward

  …GRPO (Group Relative Policy Optimization) vs PPO — чем отличается и зачем нужен|328. GRPO (Group Relative Policy Optimization) vs PPO…

• wikiPolicy

  # Policy ## Определение Стратегия (нейросеть или правила), отображающая состояния в действия; используется в RL (PPO, DPO) как генератор действий, а также…

• wikiself-training

  …Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training) и когда он лучше PPO|339. Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training…

• wikiclipping

  …GRPO (Group Relative Policy Optimization) vs PPO — чем отличается и зачем нужен|328. GRPO (Group Relative Policy Optimization) vs PPO…

• wikiself-play

  …Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training) и когда он лучше PPO|339. Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training…

• wikiGRPO

  …GRPO (Group Relative Policy Optimization) vs PPO — чем отличается и зачем нужен|328. GRPO (Group Relative Policy Optimization) vs PPO…

• answerКак работает KL penalty в RLHF и как подобрать коэффициент?

  …Как KL penalty работает на практике (в PPO) В алгоритме **[[Вики/Proximal Policy Optimization\|PPO]] ([[Вики/Proximal Policy Optimization\|Proximal…

• answerЧто такое DPO (Direct Preference Optimization) и чем отличается от RLHF?

  …Как работает PPO в контексте RLHF и каковы его альтернативы?\|37]] | PPO и его роль | | [[38. В чём разница между…

• wikiPass@k

  …Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training) и когда он лучше PPO|339. Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training…

• wikiDistribution Collapse

  …Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training) и когда он лучше PPO|339. Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training…

• answerКак вы делаете online RL для агентов (self-improvement loops)?

  …Обучить с помощью PPO из Stable-Baselines3: `PPO('MlpPolicy', env, verbose=1).learn(total_timesteps=10000)`. 5. Оценить: построить график…

• wikiMath

  …Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training) и когда он лучше PPO|339. Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training…

• answerКак вы проверяете, что RLHF не сломал базовые способности модели?

  …Периодическое тестирование во время RLHF Каждые N шагов (например, 100 шагов [[Вики/Proximal Policy Optimization\|PPO]]) повторяем [[Вики/Evaluation\|evaluation…

• answerКак работает process reward model (PRM) vs outcome reward model (ORM)?

  …Применение в RL (PPO, GRPO) В классическом **PPO (Proximal Policy Optimization)** награда от reward model применяется ко всей траектории (последовательности…

• wikiOn-policy

  # On-policy ## Определение Парадигма обучения, при которой данные генерируются текущей политикой (LLM) на каждой итерации PPO. ## Где встречается - [[326. Как…

• wikiRL4LMs

  # RL4LMs ## Определение Библиотека для обучения с подкреплением языковых моделей, поддерживающая алгоритмы PPO и A2C. ## Где встречается - [[334. Как вы делаете…

• wikiValue head

  …Используется в алгоритмах RL (например, PPO) для вычисления advantage. ## Где встречается - [[326. Как работает RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback…

• answerКак обучается reward model для RLHF и как избегать reward hacking?

  …Реализация в PPO ```python # Внутри цикла PPO log_probs = policy.forward(input_ids) ref_log_probs = ref_policy.forward(input…

• wikiProximal Policy Optimization

  …GRPO (Group Relative Policy Optimization) vs PPO — чем отличается и зачем нужен|328. GRPO (Group Relative Policy Optimization) vs PPO…

• wikiAdaptive KL penalty

  # Adaptive KL penalty ## Определение Механизм динамической подстройки коэффициента β в PPO для контроля KL-дивергенции между текущей и референтной политикой…

• wikicollapse

  …от эталонной политики, что предотвращается в RLHF с помощью PPO. ## Где встречается - [[335. Как работает Direct Preference Optimization (DPO) в…

• wikiIterated Training

  …обучение модели вознаграждения, обучение политики с PPO, сбор новых предпочтений, дообучение модели вознаграждения. Применяется для предотвращения reward hacking. ## Где встречается…

• wikiCompliance

  …Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training) и когда он лучше PPO|339. Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training…

• answerЧто такое KL divergence и где она применяется в LLM (RLHF, distillation)?

  …Оптимизация [[Вики/Policy\|policy]] ([[Вики/GPT-4o\|LLM]]) с помощью [[Вики/Proximal Policy Optimization\|PPO]] с [[Вики/KL penalty\|KL…

• wikiHugging Face TRL

  # Hugging Face TRL ## Определение Библиотека от Hugging Face для reinforcement learning fine-tuning моделей, включающая реализации PPO, DPO, GRPO. Используется…

• wikiGSM8K

  …Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training) и когда он лучше PPO|339. Как работает алгоритм ReST (Reinforced Self-Training…

• answerКак детектировать reward hacking в RLHF?

  …Ваш ответ: …» | | Избыточная оптимизация (overoptimisation) | Чем больше шагов PPO, тем сильнее модель отклоняется от reference политики, подстраиваясь под RM | Reward…

• wikiReinforcement Learning

  …для выравнивания LLM и оптимизации поведения агентов (например, с PPO). ## Где встречается - [[485. Как вы дебажите training instability (loss spikes…