args=training_args, # 训练参数 train_dataset=dataset, # 训练数据集 tokenizer=tokenizer, # 分词器 peft_config=peft_config, # PEFT配置 beta=0.1, # DPO中的beta参数 max_prompt_length=1024, # 最大提示长度 max_length=1536, # 最大序列长度 ) dpo_trainer.train() 训练完模型后,重新加载基础模型,...
为了启动过程,请初始化DPOTrainer。这包括指定要训练的模型,一个用于计算偏好和拒绝响应的隐式奖励的参考模型`ref_model`,隐式奖励的`beta`超参数,以及带有上述三个条目的数据集。 一旦设置完成,使用以下命令开始训练: 注意,`beta` 参数是 DPO 损失的temperature参数,通常范围在 0.1 到 0.5 之间。随着 `beta` 接...
最后一步包括向TrainingArguments和提供所有超参数DPOTrainer: * 其中,该beta参数是 DPO 独有的,因为它控制与初始策略的偏差(0.1 是其典型值)。* 与英特尔博客文章中描述的值相比,我们降低了学习率(从 5e-4 到 5e-5)和步数(从 1,000 到 200)。在几次运行后,我手动优化了这些值,以稳定训练并达到最佳结果。
beta 需要超参数搜索,不同的 policy 和 ref-policy 组合,最优 beta 不一样。 使用更好的 ref-policy,不一定总能提升 policy 效果,而且,越强的 ref-policy,需要的 beta 越大(提供更大的正则,避免 degenerate)。 beta 越小,则 dpo-as-verifier 的能力越强,但同时达到最好的 gen-performance 和最好的 disc...
beta=0.1, train_dataset=train_dataset, tokenizer=tokenizer, ) 之后就可以调用: dpo_trainer.train() 请注意,β是 DPO 损失的温度参数,通常在 0.1 到 0.5 范围内。 当beta -> 0 ,意味着忽略参考模型。 4、损失函数 给定偏好数据,我们可以根据 Bradley-Terry 模型拟合二元分类器,事实上,DPO 作者通过 Logsi...
dpo_trainer = DPOTrainer( model, # 经 SFT 的基础模型 model_ref, # 一般为经 SFT 的基础模型的一个拷贝 beta=0.1, # DPO 的温度超参 train_dataset=dataset, # 上文准备好的数据集 tokenizer=tokenizer, # 分词器 args=training_args, # 训练参数，如: batch size, 学习率等)...
"--beta=${beta} --loss_type=${loss_type} --output_dir=data/$config-7b-align-scan-${loss_type}-beta-${beta} --hub_model_revision=${model_revision}"done done done 实验结果 作者使用 MT Bench 评估了所有模型，这是一个多轮对话的基准。该基准使用 GPT-4 来判断模型在八个不同类别中的...
ORPOTrainer与SFTTrainer和DPOTrainer的不同之处在于,它似乎不接受trainingargument作为参数。所以需要传递一个“ORPOConfig”。这里有个注意点:ORPOConfig中提到的“beta”是论文中描述的“lambda”,它衡量OR损失。 以下是在Colab 测试得结果 训练和验证损失都减少了。说明模型正在学习,也就是说这个方法是有效得。让...
dpo_trainer=DPOTrainer(model,model_ref,args=training_args,beta=script_args.beta,train_dataset=train_dataset,eval_dataset=eval_dataset,tokenizer=tokenizer,peft_config=peft_config,)dpo_trainer.train()dpo_trainer.save_model() 总之, DPO 为 RLHF 提供了一种更简单、更稳定且计算效率更高的替代方案,用于...