详解带RLHF的类ChatGPT:从TRL、ChatLLaMA到ColossalChat、DSC

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内容提要

该文本介绍了DeepSpeed-Chat模型中的PPO训练过程,包括经验数据处理、KL散度惩罚奖励和优势值计算、策略损失和价值损失计算以及模型参数更新。同时介绍了无监督训练的过程。超参数设置对训练效果有重要影响,需要进行多次尝试和调整。

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