Pokročilé metódy učenia s posilnením: PO, SISPO a LLM
Pokročilé algoritmy RL (PO, SISPO) stabilizujú tréning a zlepšujú schopnosti rozsiahlych jazykových modelov. Chain-of-thought prompting umožňuje LLM uvažovať krok za krokom pre lepšie riešenie problémov.
Táto prednáška zo Stanfordu CS229 Machine Learning sa ponorila do fascinujúceho sveta učenia sa s posilnením (RL), pričom sa zamerala na pokročilé algoritmy ako PO (Proximal Policy Optimization) a SISPO, a tiež na ich aplikáciu pri tréningu rozsiahlych jazykových modelov. Odrazili sme sa od prednášky o policy gradientoch a preskúmali výzvy spojené s nimi, a potom sme sa pozreli na inovatívne riešenia pre stabilný a efektívny tréning RL systémov. Nakoniec sme sa dostali k zaujímavému konceptu využitia RL pre zlepšenie schopností uvažovania veľkých jazykových modelov pomocou techniky „chain-of-thought“ prompting.
Policy Gradienty: Stručné Opakovanie a Výzvy
Prednáška začala opakovaním základných princípov algoritmu policy gradientu, ktorý sa týka maximalizácie očakávanej návratnosti (reward) pomocou úpravy politiky (policy). Politika je v podstate stratégia, ktorá rozhoduje o tom, aké akcie by mal agent vykonať v danom stave. Hlavnou výzvou pri výpočte gradientu pre policy gradient algoritmus je skutočnosť, že závislosť politiky od parametrov je „zabalená“ v pravdepodobnostiach vzorkovania akcií. To komplikuje priamy výpočet gradientu. Policy gradient estimator rieši tento problém tým, že vypočítava gradient návratnosti, ktorý zahŕňa odmenu a podmienenú pravdepodobnosť celej trajektórie (sekvencie akcií).
