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使用 PPO 算法进行 RLHF 的 N 步实现细节

当下,RLHF/ChatGPT 已经变成了一个非常流行的话题。我们正在致力于更多有关 RLHF 的研究,这篇博客尝试复现 OpenAI 在 2019 年开源的原始 RLHF 代码库,其仓库位置位于 openai/lm-human-preferences。尽管它具有 “tensorflow-1.x” 的特性,但 OpenAI 的原始代码库评估和基准测试非常完善,使其成为研究 RLHF 实现工程细节的好地方。 我们的目标是: 复现 OAI 在风格化任务中的结果,并匹配 openai/lm-human-preferences 的学习曲线。 提供一个实现细节的清单,类似于 近端优化策略的 37 个实施细节 ( The 37 Implementation Details of Proximal Policy Optimization) 和 没有痛苦折磨的调试 RL ( Debugging RL, Without the Agonizing Pain) 的风格; 提供一个易于阅读且简洁的 RLHF 参考实现; 这项工作仅适用于以教育/学习为目的的。对于需要更多功能的高级用户,例如使用 PEFT 运...

一种全新的日志异常检测评估框架:LightAD

本文分享自华为云社区《【AIOps】一种全新的日志异常检测评估框架:LightAD,相关成果已被软工顶会ICSE 2024录用》,作者: DevAI。 深度学习(DL)虽然在日志异常检测中得到了不少应用,但在实际轻量级运维模型选择中,必须仔细考虑异常检测方法与计算成本的关系。具体来说,尽管深度学习方法在日志异常检测方面取得了出色的性能,但它们通常需要更长的时间来进行日志预处理、模型训练和模型推断,从而阻碍了它们在需要快速部署日志异常检测服务的在线分布式云系统中的采用。本文对现有的基于经典机器学习和深度学习方法的日志异常检测方法进行了实证研究,并提出了一种自动化日志异常检测评估框架LightAD。 1. 日志异常检测介绍 日志是AIOps领域需要处理的常见数据,是程序运行过程中由代码打印出的一些非结构化的文本信息,日志通常由时间戳和文本信息组成。日志实时记录了系统的运行状态,包括正常运行状态和故障发生时的状态。因此通过收集和分析日志,可以快速检测和定位出系统中存在的异常。本文研究了深度学习方法在日志异常检测中与更简单技术相比的优越性,在五个公共的日志异常检测数据集上对轻量级传统机器学习方...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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