axios传参包含数组如何解决

最新推荐文章于 2025-05-09 18:37:10 发布
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分类专栏： axios传参 vue
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 this.axios.post('/api',Qs.stringify(data,{arrayFormat: 'repeat'})).then(res=>{
               console.log(res.data) 
 })
为什么RLHF中，PPO需要Critic模型而不是直接使用RewardModel
强化学习曾小健
02-10 1772
长期价值对智能体的决策具有更全面的影响，可以帮助智能体更好地评估当前状态和动作的长期效果，并指导智能体在长期时间尺度上作出更优的决策。优势函数的作用在于帮助评估当前动作的相对价值，以便在策略更新过程中确定应采取的动作。在PPO算法中，优势函数用于计算策略更新的目标，以便调整策略概率分布来提高优势函数为正的动作的概率，并降低优势函数为负的动作的概率，从而改进策略的性能。总而言之，优势函数在PPO算法中用于评估状态-动作对的相对优劣，帮助确定应该采取的动作，并在策略更新过程中引导策略向更优的方向调整。
Agent四大范式 | CRITIC：吴恩达力推Agent设计范式
KQe397773106的博客
04-22 830
近期大型语言模型（LLMs）的进展令人瞩目。然而，这些模型偶尔会出现矛盾和问题行为，比如虚构事实、编写错误代码或产生攻击性内容。与人类不同，人类通常会借助外部工具来核实和优化他们的内容，例如利用搜索引擎核实事实，或使用代码解释器进行调试。基于这一发现，我们提出了一个名为 CRITIC 的框架，它使得本质上不透明的 LLMs 能够像人类使用工具那样，验证并逐步改进自己的输出。具体来说，CRITIC 从初始输出出发，与相关工具互动，评估文本的特定方面，然后根据验证过程中收到的反馈进行调整。
深入解析近端策略优化中的评论模型（Critic Model）
weixin_41544125的博客
01-18 781
在近端策略优化（PPO）的框架中，评论模型（Critic Model）扮演着至关重要的角色。它不仅评估策略模型生成的回复，还为模型的训练提供实时反馈，指导模型选择对未来累积收益最大的行为。本文将详细介绍评论模型在PPO中的作用、实现方式以及它如何帮助优化策略模型。
【LLM】大模型之RLHF和替代方法（DPO、RAILF、ReST等）
发现问题，并解决问题，批判性思维
12-11 1万+
SFT使用交叉熵损失函数，目标是调整参数使模型输出与标准答案一致，不能从整体把控output质量，RLHF（分为奖励模型训练、近端策略优化两个步骤）则是将output作为一个整体考虑，优化目标是使模型生成高质量回复。 启发1：像可以用6b、66b依次得到差一点、好一点的target构造排序数据集，进行DPO直接偏好学习或者其他RLHF替代方法（RAILF、ReST等），比直接RLHF更方便训练 启发2：为了减少幻觉（如拒绝回答），可以构造排序数据集（如good response为拒绝话术，bad respo
省略评论家模型（Critic Model）
百态老人的博客
02-10 934
PPO算法在计算效率、稳定性、样本效率和灵活性方面具有显著优势，尤其适合在资源有限的情况下使用。然而，其高内存需求和对微调参数的敏感性是其主要局限性。此外，在某些特定任务中，PPO的表现可能不如其他算法（如TRPO）。
大模型 | 通俗理解RLHF基础知识以及完整流程
老皮的博客
08-19 4345
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
详解大模型PPO、DPO的训练过程
Antai_ZHU的博客
07-10 1万+
AI因你而升温，记得加个星标哦！大家好，我是泰哥。距离上次写技术贴已经1年有余，这一年当中算法技术的发展可以说是日新月异。今天和大家聊聊大模型的训练的三个阶段，分别为有监督学习（SFT）、奖励模型训练（RW）与强化学习（PPO）阶段，我对以上的训练过程会加上一些自己的理解。GPT使用Transformer decoder部分作为语言模型的框架，并将decoder中的Multi-head Attention层删除，其结构和计算过程如上图。
人人都能看懂的PPO原理与源码解读
zenRRan的博客
02-09 2647
来自：大猿搬砖简记大家好，最近我又读了读RLHF的相关paper和一些开源实践，有了一些心得体会，整理成这篇文章。过去在RLHF的初学阶段，有一个问题最直接地困惑着我：如何在NLP语境下理解强化学习的框架？例如，我知道强化学习中有Agent、Environment、Reward、State等要素，但是在NLP语境中，它们指什么？语言模型又是如何根据奖励做更新的？为了解答这个问题，我翻阅了很多资料，...
【RLHF】 Reward Model 和 Critic Model 在 RLHF 中的作用
最新发布
DFminer
05-09 337
帖子里用了一个非常形象的比喻：“reward扮演的是环境的角色，而critic属于llm这个智能体的一部分，就好比在考试中，你自己检查卷子和老师给你打分的区别。
干货！大模型的训练过程详解
2401_84206094的博客
09-21 1689
这一年当中算法技术的发展可以说是日新月异。今天和大家聊聊大模型的训练的三个阶段，分别为有监督学习（SFT）、奖励模型训练（RW）与强化学习（PPO）阶段，我对以上的训练过程会加上一些自己的理解。GPT使用Transformer decoder部分作为语言模型的框架，并将decoder中的Multi-head Attention层删除，其结构和计算过程如上图。
复旦 && 美团 | 提出双模型协作架构，将推理和评判角色分离，增强LLM复杂推理能力
m0_70486148的博客
11-29 772
提出自动化构造步骤级别 Critique 的框架；探究 Critique 模型对于 Actor 模型在推理时的帮助；提出拥有难度感知方式的自我改进框架，缓解长尾难题；探究测试时的各种 Scaling 策略，包括模型大小，采样策略与采样数量等方面。
【RAG 论文】Self-RAG：引入自我反思的大模型 RAG 框架
VLyb
04-21 7532
Self-RAG：在 RAG 框架中引入自我反思机制，提高检索增强的效果
强化学习（Policy Gradient，Actor Critic）
nakaizura
03-26 6875
强化学习是通过奖惩的反馈来不断学习的，在Q-Learning，Sarsa和DQN中，都是学习到了价值函数或对价值函数的近似，然后根据价值来选择策略（如选择最大价值的动作），所以这一类也被称为Value Based Model。但是这种处理方式有几处瓶颈： 处理连续动作效果差。对于高维度或连续状态空间，使用Value Based通过得到价值函数再制定策略，需要比较所有action的价值大小，此时选...
大语言模型---强化学习
weixin_74923758的博客
03-30 2397
本文章参考，原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35812205/article/details/133563158SFT使用交叉熵损失函数，目标是调整参数使模型输出与标准答案一致，不能从整体把控output质量RLHF（分为奖励模型训练、近端策略优化两个步骤）则是将output作为一个整体考虑，优化目标是使模型生成高质量回复引发思考： 使用排序数据集和DPO（Direct Preference Learning）直接偏好学习或其他替代方法（如RAILF、ReST等）来
深度强化学习之Policy Gradient & Actor-Critic Model & A3C
I AM BACK
01-12 7429
policy gradient actor-critic A3Cpolicy gradient在之前的DQN是进行value function的approximation，是value-vased RL。这次要讲的是policy-based RL。对于RL的policy直接进行参数表示：比如可以输入state（一幅图片，一个feature vector），然后由带有参数的某种算法（比如linear
PPO算法学习
weixin_57128596的博客
01-22 1419
图1：强化学习的流程 如图一所示，智能体与环境的交互过程如下：目的： 智能体在与环境交互的过程中不断学习，最终找到一个策略，能够根据当前的 State 环境状态和 Reward 奖励反馈，来选择最佳的 Action。在1.1中，我们谈到了奖励值 Rt ，它表示环境进入状态 St 下的即时奖励。 但如果只考虑即时奖励，目光似乎太短浅了：当下的状态和动作会影响到未来的状态和动作，进而影响到未来的整体收益。 所以，一种更好的设计方式是：**t 时刻状态 s 的总收益 = 身处状态 s 能带来的即时收益 + 从状态
详解带RLHF的类ChatGPT：从TRL、ChatLLaMA到ColossalChat、DSC
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结构之法 算法之道
04-06 2万+
如果未提供模板，则使用默认模板artifacts/generate_rewards.py，注：所有模板都必须保存在一个名为 .json 的 JSON 文件中templates.json。其中列表包含多个dictionaries，每个dictionary 对应一个数据样本，建议使用超过 1000 个数据样本来进行对actor的训练。在获得最终模型权重后，还可通过量化降低推理硬件成本，并启动在线推理服务，仅需单张约 4GB 显存的 GPU 即可完成 70 亿参数模型推理服务部署。
【LLM强化学习】LLM 强化学习中 Critic 模型训练详解
kakaZhui的博客
02-14 916
Critic 模型的目标是学习一个价值函数 (Value Function)，这个价值函数能够 **预测在给定状态 (State) 下，采取某个行动 (Action) 所能获得的未来累积奖励 (Cumulative Reward) 的期望值，本文主要介绍critic模型如何训练
想训练ChatGPT？得先弄明白Reward Model怎么训（附源码）
Paper weekly
02-15 4076
©作者 |潘柯宇研究方向 |内容理解、信息抽取随着最近 ChatGPT 的大火，越来越多人开始关注其中用到的 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）这一核心思想。使用强化学习（而非监督学习）的方式更新语言模型，最大的优势是在于能够使得「模型更加自由的探索更新方向，从而突破监督学习的性能天花板」。关于为什么使用 RL 技术能够达到更好...
DPO&PPO
m0_73202283的博客
02-08 398
DPO（Direct Preference Optimization）通过利用奖励函数与最优策略之间的映射关系，证明这个受限的奖励最大化问题可以通过单阶段的策略训练来精确优化，本质上是在人类偏好数据上解决一个分类问题。Reference Model：参考模型，它的作用是在RLHF阶段给语言模型增加一些“约束”，防止语言模型训歪（朝不受控制的方向更新，效果可能越来越差）由于DPO的优化目标是最大化对比学习中的偏好数据的对数似然，因此在优化过程中，Reward Model：奖励模型，它的作用是计算即时收益。
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