PPO
Categoria
Termos Tecnicos Avancados
PPO (Proximal Policy Optimization) é o algoritmo de aprendizado por reforço mais usado para treinar LLMs via RLHF. Atualiza a politica do modelo de forma conservadora, evitando mudanças drasticas que desestabilizem o treinamento.
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Termos Tecnicos Avancados
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O que é PPO (Proximal Policy Optimization)
PPO é um algoritmo de aprendizado por reforço desenvolvido pela OpenAI que se tornou o padrão para otimizar modelos de linguagem com feedback humano (RLHF), gracas a sua estabilidade é eficiência.
Como funciona:
- Coleta trajetorias (respostas) do LLM atual
- Calcula vantagem de cada acao usando reward model
- Atualiza politica com restrição de clipping
- Limita mudanças para manter estabilidade (proximal)
Por que PPO para LLMs:
- Estabilidade: atualizacoes conservadoras evitam colapso
- Eficiência amostral: aproveita bem cada batch de dados
- Robusto: funciona bem com hiperparametros default
- Escalavel: adaptavel a modelos com bilhoes de parametros
A Trilion útiliza PPO em pipelines de treinamento de LLMs quando RLHF completo é necessário, garantindo estabilidade é qualidade no alinhamento de modelos customizados para clientes.
