強化學習代碼？在大模型訓練的四個階段中，強化學習階段常常采用PPO算法，深入理解PPO算法與語言模型的融合可通過以下內(nèi)容進行學習。以下代碼解析主要參考了一篇清晰易懂的文章。通過TRL包中的PPO實現(xiàn)，我們來逐步分析其與語言模型的結合過程。核心代碼涉及到question_tensors、response_tensors和rewards，分別代表輸入、那么，強化學習代碼？一起來了解一下吧。
Q-Learning 是一種基于值的強化學習算法，它通過估計在給定狀態(tài)下的動作期望回報來更新動作價值函數(shù) Q(s, a)。該算法使用貪婪策略進行更新，優(yōu)先選擇當前狀態(tài)下預計能帶來最高回報的動作。通過迭代更新 Q 值，Q-Learning 逐步逼近最優(yōu)動作價值函數(shù)，從而實現(xiàn)智能體在復雜環(huán)境中的學習與決策。
核心思想是利用 Bellman 最優(yōu)方程來描述最優(yōu)策略下的動作價值函數(shù)與下一狀態(tài)之間的關系。在 Q-Learning 中，通過迭代更新動作價值函數(shù) Q 值來逼近最優(yōu)策略，同時結合 ε-greedy 策略平衡探索與利用，以發(fā)現(xiàn)最優(yōu)策略。
實際應用中，Q-Learning 算法步驟包括初始化 Q 值、選擇動作、執(zhí)行動作、收集獎勵并更新 Q 值。Q-Learning 的優(yōu)點在于其泛用性與對復雜環(huán)境的學習能力，而缺點則包括收斂速度與對初始值的依賴性。
以 FrozenLake-v1 環(huán)境為例，智能體在一個 4x4 網(wǎng)格世界中行動，目標是在避免陷阱的情況下從起點到達終點，通過 Q-Learning 算法，智能體能夠?qū)W習最優(yōu)路徑，測試效果。
實現(xiàn) Q-Learning 通常涉及 Python 代碼，使用相應的庫如 gymnasium 進行環(huán)境交互。
在大模型訓練的四個階段中，強化學習階段常常采用PPO算法，深入理解PPO算法與語言模型的融合可通過以下內(nèi)容進行學習。以下代碼解析主要參考了一篇清晰易懂的文章。
通過TRL包中的PPO實現(xiàn)，我們來逐步分析其與語言模型的結合過程。核心代碼涉及到question_tensors、response_tensors和rewards，分別代表輸入、模型生成的回復和獎勵模型對輸入加回復的評分。
訓練過程中，trainer.step主要包含以下步驟：
首先，將question_tensors和response_tensors輸入語言模型，獲取all_logprobs（每個token的對數(shù)概率）、logits_or_none（詞表概率）、values（預估收益）和masks（掩碼）。其中，如果沒有設置return_logits=True，logits_or_none將為None，若設置則為[batch_size, response_length, vocab_size]。
接著，將輸入傳遞給參考語言模型，得到類似的結果。
計算reward的過程涉及reference model和reward model，最終的獎勵rewards通過compute_rewards函數(shù)計算，參考公式1和2。
Q-Learning是一種基于值的強化學習算法，它使用動作價值函數(shù)Q(s,a)來估計在給定狀態(tài)s下采取動作a的期望回報。Q-Learning采用貪婪策略進行更新，即在更新過程中總是選擇最大的Q值。
1. 基本原理
Q-Learning的核心思想是利用Bellman最優(yōu)方程來更新動作價值函數(shù)Q(s,a)。Bellman最優(yōu)方程描述了最優(yōu)策略下的動作價值函數(shù)與下一狀態(tài)的動作價值函數(shù)之間的關系。Q-Learning通過迭代更新Q值來逼近最優(yōu)動作價值函數(shù)。
了解Bellman最優(yōu)方程至關重要，它描述了最優(yōu)策略下的動作價值函數(shù)與下一狀態(tài)的動作價值函數(shù)之間的關系。最優(yōu)策略π*下，我們有：
公式
其中：...
了解了最優(yōu)動作價值函數(shù)與最優(yōu)狀態(tài)價值函數(shù)之間的關系后，我們將最優(yōu)動作價值函數(shù)代入Bellman最優(yōu)方程：
公式
Q-Learning算法通過迭代更新Q值來逼近最優(yōu)動作價值函數(shù)。實際應用中，我們通常會使用ε-greedy策略來平衡探索與利用，以便在學習過程中發(fā)現(xiàn)最優(yōu)策略。
2. Q-Learning算法流程
以下是Q-Learning算法的基本步驟：
3. 優(yōu)缺點
優(yōu)點：
缺點：
4. 游戲
FrozenLake-v1（gymnasium）是一個基于OpenAI Gym的強化學習環(huán)境，智能體在4x4網(wǎng)格世界中行動，目標是到達終點G，同時避開H（洞）。
強化學習中的PG與A2C算法實現(xiàn)概述：
PG算法實現(xiàn)要點： 網(wǎng)絡構建： 對于離散動作空間，使用softmax進行概率化輸出，并通過Categorical分布采樣動作。 網(wǎng)絡結構通常包含全連接層與ReLU激活函數(shù)，兩層網(wǎng)絡可滿足經(jīng)典環(huán)境需求。 動作選擇與更新策略： 動作選擇階段，利用softmax輸出最大概率的動作。 更新策略時，基于采樣數(shù)據(jù)計算負對數(shù)概率，構建損失函數(shù)以最大化獎勵。損失函數(shù)圍繞更新公式展開，利用對數(shù)概率與優(yōu)勢計算實現(xiàn)策略優(yōu)化。 訓練過程： 包含初始化梯度、更新策略網(wǎng)絡的步驟。 采用熵增加策略鼓勵探索。 通過梯度下降與反向傳播調(diào)整網(wǎng)絡參數(shù)，優(yōu)化策略。
A2C算法實現(xiàn)要點： Critic網(wǎng)絡的引入： Critic網(wǎng)絡用于估計狀態(tài)值函數(shù)，提高估計的準確性與穩(wěn)定性。 損失函數(shù)： Actor部分損失函數(shù)結合負對數(shù)概率與優(yōu)勢值。
QLearning 算法原理：
QLearning 是一種基于值的強化學習算法，其核心原理如下：
動作價值函數(shù)估計：QLearning 通過估計在給定狀態(tài) s 下采取動作 a 的期望回報來更新動作價值函數(shù) Q。
Bellman 最優(yōu)方程：該算法利用 Bellman 最優(yōu)方程來描述最優(yōu)策略下的動作價值函數(shù)與下一狀態(tài)之間的關系，通過迭代更新 Q 值來逼近最優(yōu)策略。
εgreedy 策略：為了平衡探索與利用，QLearning 結合 εgreedy 策略，即在一定概率 ε 下選擇隨機動作進行探索，在 1ε 的概率下選擇當前狀態(tài)下預計能帶來最高回報的動作。
QLearning 代碼實現(xiàn)概述：
QLearning 的代碼實現(xiàn)通常涉及以下幾個關鍵步驟，以 Python 代碼為例：
環(huán)境設置：使用如 gymnasium 等庫設置強化學習環(huán)境，如 FrozenLakev1。
初始化 Q 表：為所有可能的狀態(tài)動作對初始化一個 Q 值表，通常初始化為 0 或其他小值。
以上就是強化學習代碼的全部內(nèi)容，QLearning 的代碼實現(xiàn)通常涉及以下幾個關鍵步驟，以 Python 代碼為例：環(huán)境設置：使用如 gymnasium 等庫設置強化學習環(huán)境，如 FrozenLakev1。初始化 Q 表：為所有可能的狀態(tài)動作對初始化一個 Q 值表，通常初始化為 0 或其他小值。迭代更新 Q 值：在每個時間步，內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)，信息真?zhèn)涡枳孕斜鎰e。如有侵權請聯(lián)系刪除。
