分析
本文重点介绍了如何使用VeRL框架,基于Megatron-LM,利用PPO、GRPO和DAPO等算法对大型语言模型(LLM)进行强化学习(RL)。 对trl、ms swift和nemo rl等不同RL库的探索表明致力于寻找LLM微调的最佳解决方案。 然而,如果能更深入地探讨VeRL相对于其他替代方案的比较优势,将会提升分析的质量。
引用
“本文介绍了如何使用VeRL框架,基于Megatron-LM,利用PPO、GRPO和DAPO等算法对LLM进行强化学习。”
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“本文介绍了如何使用VeRL框架,基于Megatron-LM,利用PPO、GRPO和DAPO等算法对LLM进行强化学习。”
“SFT:教授“礼仪(格式/推理规则)”的阶段;RL:教授“偏好(好/坏/安全)”的阶段”
“本文旨在将设计理念分解为思想、公式、代码和最小验证模型等层面,以便第三方(尤其是工程师)能够以可重复、可验证和可证伪的方式对其进行固定。”
“这项研究可能侧重于联邦RLHF。”
“本文重点介绍具有双重聚合的偏好导向型指令调优奖励模型。”
“开源数据收集平台。”
“这篇文章的来源是Hacker News.”