2024年7月25日
PbRL | RIME：用交叉熵 loss 大小分辨 preference 是否正确 + 内在奖励预训练 reward model
摘要： ① 假设正确样本的 CELoss 上限是 ρ，可推出错误样本相对 P_ψ(x) 分布的 KL 散度上限，从而筛出可信样本、翻转不可信样本；② 用归一化到 (-1,1) 的 intrinsic reward 预训练 reward model。 阅读全文
posted @ 2024-07-25 16:10 MoonOut 阅读(188) 评论(0) 推荐(0)
交叉熵、KL 散度 | 定义与相互关系
摘要： D_KL(P||Q) = ∫p(x) log p(x) - ∫p(x) log q(x) = H(P) + H(P,Q) 阅读全文
posted @ 2024-07-25 12:35 MoonOut 阅读(363) 评论(0) 推荐(0)