当前NLP中成熟的任务场景都不是适合RL的问题场景,在上面用RL只会退化成tuning trick,比如各种基于强监督框架的端到端NLP建模。如果问题场景有监督学习的框架和对应的监督数据,即使可以对监督任务使用RL技术,其动机和必要性都会弱很多。但这不代表NLP就和RL绝缘了,因为NLP中依然会出现一些新的问题场景,比如无监督、弱...
RL核心优化问题:找到最优策略\pi^*=\arg \max _\pi J(\pi),J(\pi)=\int_\tau P(\tau \...
深度强化学习(DRL)算法 附录 6 —— NLP 回顾之基础模型篇 NLP 的序列属性和 RL 天然适配,所以 NLP 里的一些模型也可以用到 RL 里面,如 Transformer。去年发表的 MATransformer 在一些多智能体任务上超过了 MAPPO,可见 Transformer 在 RL 上有巨大的发展潜力。这篇文章用来回顾 NLP 基础模型。 文本预处理 NLP...
而基于RL的策略允许智能体从未标注好的数据中进行学习。只需要给定回报信息,RL就可以以回报信息为目标,得到最优的对话策略[16]。 论文[17]提出了一种基于强化学习的任务型chatbot对话策略,通过与基于规则的user进行交互,实现了一种基于DQN的电影票订票任务的chatbot。论文[18]设计了value based的强化学习模型,并使用...
免模型RL对于复杂问题(NLP大多都是)纯属“打扰”,否则都有强AI了。此外RL的学习周期不小,因此选择...
随着深度学习的发展,自然语言处理领域的问题也被打破。AlphaGo项目负责人DavidSilver曾说过“深度学习(DL)+强化学习(RL)=人工智能(AI)”。深度学习在自然语言处理中的主要应用是什么?工程实践中是否存在瓶颈? 首先,为什么简单地进行文本挖掘:NLP的目的是让机器理解人类语言,人与机器交流的技术。它在我们的生活中使用,...
4. RL在GAN文本生成中所扮演的作用 4.1. 关于Reinforcement Learning的闲聊闲扯 强化学习(Reinforcement Learning,RL)由于其前卫的学习方式,本不如监督学习那么方便被全自动化地实现,并且在很多现实应用中学习周期太长,一直没有成为万众瞩目的焦点,直到围棋狗的出现,才吸引了众多人的眼球。
RLAIF 过程采用了两个策略:1.「蒸馏 RLAIF」,其遵循传统的 RLHF 方法,即使用偏好训练一个奖励模型,然后再将其用于训练 LLM 策略;2. 「直接 RLAIF」,其直接将 LLM 反馈用作 prompt 来输出评估分数,再将该分数用作强化学习策略训练的信号。 最后,其评估过程会使用三个关键指标:1.AI - 标注者对齐度:AI 与...
基于人类反馈的强化学习 RLHF:结果更符合人类预期,利用真实用户的反馈。这些技术的融合形成了惊艳的效果。 NLP学术界如何应对ChatGPT的挑战 在ChatGPT 时代,自然语言处理领域的发展趋势与早年间的信息检索领域类似。随着搜索引擎的出现,这种系统级别的研究为学术界带来了...
为了提高模型的安全性,在 RLHF 过程中加入安全相关的 prompt 也很重要,如 GPT-4 所示。然而,RLHF 在很大程度上依赖于专业标签人员的高质量的人类反馈数据,使得它很难在实践中得到正确的实施。因此,有必要改进 RLHF 框架,以减少人类标签员的工作,并寻求一种更有效的注释方法,保证数据质量,例如可以采用 LLMs 来...