bash training_scripts/opt/single_node/run_1.3b.sh /home/xxx/workspace/DeepSpeed-Chat/DeepSpeedExamples/applications/DeepSpeed-Chat/training/step1_supervised_finetuning/output /home/qiang.liu13/workspace/DeepSpeed-Chat/DeepSpeedExamples/applications/DeepSpeed-Chat/training/step2_reward_model_finetuning/output...
0x2. DeepSpeed-Chat:简单、快速且经济的RLHF训练,适用于各种规模的类ChatGPT模型 以下是在翻译https://github.com/microsoft/DeepSpeedExamples/tree/master/applications/DeepSpeed-Chat这个教程的时候尝试按照教程提供的方法一步步复现 DeepSpeed-Chat。 一个快速、经济、可扩展且开放的系统框架,使得在各种规模上生成高...
上面对DeepSpeed-Chat的功能以及BenchMark的细节做了介绍,接下来就跟着DeepSpeed-Chat源码里提供的教程来一步步复现模型,先从DeepSpeed-Chat的教程翻译开始。 0x2. 🐕DeepSpeed-Chat:简单、快速且经济的RLHF训练,适用于各种规模的类ChatGPT模型🐕 以下是在翻译 https://github.com/microsoft/DeepSpeedExamples/tree/ma...
从训练过程的输出日志来看hybrid_engine是默认关闭的,DeepSpeed-Chat 打造类ChatGPT全流程 笔记一 里面提到DeepSpeed Hybrid Engine是用在加速 RLHF 流程中最耗时的部分也就是第三步,而本文介绍的监督指令微调是第一步,所以即使开启hybrid_engine加速效果应该也比较有限,所以这里默认关闭。 hybrid_engine的优化方法和原理...
为了使 ChatGPT 等模型的训练和部署更轻松，AI 开源社区进行了各种尝试（例如 ChatLLaMa、Alpaca、Vicuna、Databricks-Dolly 等）。然而，尽管开源社区付出了巨大的努力，目前仍缺乏一个支持端到端的基于人工反馈机制的强化学习（RLHF）的规模化系统，这使得训练强大的类 ChatGPT 模型十分困难。例如，使用现有的开源系统...
表6. 在单个消费级 A6000-48G 上,针对不同的 RLHF 步骤, 使用 DeepSpeed-Chat 训练 OPT-1.3b 所需的时间。 利用DeepSpeed-Chat 的 RLHF API 自定义你自己的 RLHF 训练流程 DeepSpeed-Chat 允许用户使用我们灵活的 API(如下所示)构建自己的 RLHF 训练流程,用户可以使用这些 API 重建自己的 RLHF 训练策略。
昨日,微软开源的 DeepSpeed Chat 引起了AI社区的广泛关注。 它让我们能够以更低的成本、更快的速度训练类似于ChatGPT的高质量大模型。 链接: https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/master/blogs/deepspeed-chat 本文对开源的 DeepSpeed Chat 进行了详细的介绍。该博客由微软DeepSpeed组官方撰写并译制,并授权「...
4月12日,微软宣布开源了Deep Speed Chat,帮助用户轻松训练类ChatGPT等大语言模型,使得人人都能拥有自己的ChatGPT!(开源地址:https://github.com/microsoft/DeepSpeed) 据悉,Deep Speed Chat是基于微软Deep Speed深度学习优化库开发而成,具备训练、强化推理等功能,还使用了RLHF(人工反馈机制的强化学习)技术,可将训练...
简介:微软开源DeepSpeed Chat,人人可快速训练百亿、千亿级ChatGPT大模型 有效吞吐量和可扩展性分析 (I) 有效吞吐量分析。在 RLHF 训练的第 3 阶段,DeepSpeed-HE 的有效吞吐量取决于它在生成和 RL 训练阶段所实现的吞吐量。在我们的 RLHF (详见 benchmarking setting)中,生成阶段占总计算的约 20%,而 RL 训练...
这场风潮对数字世界产生了革命性影响。ChatGPT 类模型具有惊人的泛用性,能够执行归纳、编程、翻译等任务,其结果与人类专家相当甚至更优。为了使 ChatGPT 等模型的训练和部署更轻松,AI 开源社区进行了各种尝试(例如 ChatLLaMa、Alpaca、Vicuna、Databricks-Dolly 等)。