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将强化学习重新引入 RLHF

我们很高兴在 TRL 中介绍 RLOO (REINFORCE Leave One-Out) 训练器。作为一种替代 PPO 的方法,RLOO 是一种新的在线 RLHF 训练算法,旨在使其更易于访问和实施。特别是, RLOO 需要的 GPU 内存更少,并且达到收敛所需的挂钟时间也更短。如下面的图表所示: 🤑根据模型大小,RLOO 使用的 vRAM 比 PPO 少大约 50-70%; 🚀对于 1B 参数模型,RLOO 的运行速度比 PPO 快 2 倍,对于 6.9B 参数模型,RLOO 的运行速度比 PPO 快 3 倍。 🔥在响应胜率 (由 GPT4 判断) 方面,RLOO 与 PPO 相当,并且始终优于 DPO 等流行的离线方法。 通过 RLOO,我们将强化学习重新引入 RLHF,使社区能够更轻松地探索在线 RL 方法。这令人兴奋,因为越来越多的研究表明,在线 RL 比 DPO 等离线方法更有效 ( https://arxiv.org/abs/2402.04792 , https://arxiv.org/abs/2405.08448 )。 这篇博客将解释 RLOO 训练器的背后的动机...

海量数据处理利器 Roaring BitMap 原理介绍

作者:来自 vivo 互联网服务器团队- Zheng Rui 本文结合个人理解梳理了BitMap及Roaring BitMap的原理及使用,分别主要介绍了Roaring BitMap的存储方式及三种container类型及Java中Roaring BitMap相关API使用。 一、引言 在进行大数据开发时,我们可以使用布隆过滤器和Redis中的HyperLogLog来进行大数据的判重和数量统计,虽然这两种方法节省内存空间并且效率很高,但是也存在一些误差。如果需要100%准确的话,我们可以使用BitMap来存储数据。 BitMap 位图索引数据结构被广泛地应用于数据存储和数据搜索中,但是对于存储较为分散的数据时,BitMap会占用比较大的内存空间,因此我们更偏向于使用 Roaring BitMap稀疏位图索引进行存储。同时,Roaring BitMap广泛应用于数据库存储和大数据引擎中,例如Hive,Spark,Doris,Kylin等。 下文将分别介绍 BitMap 和 Roaring BitMap 的原理及其相关应用。 二、BitMap原理 BitMap的基本思想就是用bit位来标记...

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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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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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