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大模型微调实战之 Transformer 强化学习（TRL Reinforcement Learning）（三）Proximal Policy Optimization

Proximal Policy Optimization

这是一个基本示例，展示了如何使用库中的PPOTrainer。基于一个查询，语言模型创建一个响应，然后对该响应进行评估。评估可以是人类参与的过程，或者是另一个模型的输出。

# imports
import torch
from transformers import AutoTokenizer
from trl import PPOTrainer, PPOConfig, AutoModelForCausalLMWithValueHead, create_reference_model

本文标签： 实战 模型 TRL Transformer Reinforcement

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