这里我们先写loss的代码,两种方式的Log probabilities代码我们下一节实现。 classDPOLoss(nn.Module):"""DPO Loss"""def__init__(self,beta:float=0.1)->None:super().__init__()self.beta=betadefforward(self,policy_chosen_logps:torch.Tensor,policy_rejected_logps:torch.Tensor,reference_chosen_logps:...
然后计算logits与lables的loss(并非dpo loss,在这里指的是Causal Language Model的loss),最后sum的得到all_logps,维度为[batch*2]。即计算被选择(chosen)和被拒绝(rejected)样本的 logits 的均值。 在下面的代码中,前 num_examples 个样本是被选择的(chosen),后 num_examples 个样本是 被拒绝的(rejected)(即较...
# Submit the job sbatch --job-name=${job_name} recipes/launch.slurm dpo pref_align_scan config_$config deepspeed_zero3 \\ "--beta=${beta} --loss_type=${loss_type} --output_dir=data/$config-7b-align-scan-${loss_type}-beta-${beta} --hub_model_revision=${model_revision}"done d...
通过最小化一个特定的损失函数来训练Actor 模型,该损失函数的目标是使得模型生成的答案更符合人类偏好。这通常通过优化一个对数损失函数(log-loss)来完成,该损失函数衡量模型生成的答案与人类偏好之间的差距。 公式上,可以将这个损失函数表示为: 其中,yi表示在给定 prompt 下人类标注的“更好”的答案,θ是 Actor 模...
dpo 大模型 训练代码 以下是一个简单的DPO大模型训练代码示例，使用PyTorch框架实现：python复制代码 importtorch importtorch.nnasnn importtorch.optimasoptim fromtorch.utils.dataimportDataLoader fromtorchvisionimportdatasets, transforms # 定义模型 classDPO(nn.Module):def__init__(self, input_size, hidden_size...
loss_types=("sigmoid" "kto_pair" "ipo") # Define an array of beta values betas=("0.01" "0.1" "0.2" "0.3" "0.4" "0.5" "0.6" "0.7" "0.8" "0.9") # Outer loop for loss types for config in "${configs [@]}"; do for loss_type in "${loss_types [@]}"; do ...
# 4. 每个 token 的损失取较小值(并加上负号,因为我们是最小化 loss) loss_token = -min(loss_unclipped, loss_clipped) # 5. 平均所有 token 的 loss,进行一次梯度更新 θ = Update(θ, average(loss_token over batch)) # 更新完毕后,将θ 复制给 θ_old,用于下一轮采样 ...
# 4. 每个 token 的损失取较小值(并加上负号,因为我们是最小化 loss) loss_token = -min(loss_unclipped, loss_clipped) # 5. 平均所有 token 的 loss,进行一次梯度更新 θ = Update(θ, average(loss_token over batch)) # 更新完毕后,将θ 复制给 θ_old,用于下一轮采样 ...
训练过程的代码集成至GitHub上的大模型训练框架，支持多种启动模式，包括deepspeed（多卡、单卡）和Python（单卡），并支持lora、qlora训练。框架提供了详细的使用说明和代码位置，鼓励社区成员构建自己的开源大模型训练框架，支持主流模型的deepspeed训练、聊天模板和tricks实现。训练结束后，观察loss值，验证...