DPO是最新的最高效的RLHF训练方法。RLHF一直是生成式AI训练的老大难问题,也被认为是OpenAI的压箱底独家秘笈。DPO技术改变了这一切,让RLHF彻底傻瓜化! 我们开源了RLHF的低成本QLoRA的实现,一台GPU机器就可以训练33B模型的DPO! 01 为什么RLHF对于AI落地至关重要 ❓ 展开讲讲:生成式AI的最核心的技术创新之一就是...
OpenAI 和 Anthropic 内部也都开发了基于大规模 PPO 算法的 RLHF 训练系统进行大模型对齐。 然而,由于 PPO 算法流程复杂,算力消耗大,美国 AI 公司的大规模 RLHF 训练系统也从不开源,所以尽管 PPO 算法非常强大,学术界的对齐工作却一直很少采用复杂的 PPO 算法进行 RLHF 研究,转而普遍使用 SFT(监督微调)或者 D...
RL 技术中,典型的是 PPO(缺点是训练不太稳定,效率低),如果数据集是人类标注的就是 RLHF,如果是 GPT,PaLM2 等模型标注的,就是 RLAIF。 后面出现了非 RL 的技术,典型的就是 DPO(直接构造偏好数据集进行优化),然后有一些工作觉得 SFT+RLHF 不是 end2end,索性直接在 SFT 上加一个 alignment 的 loss,这个...
RL 技术中,典型的是 PPO(缺点是训练不太稳定,效率低),如果数据集是人类标注的就是 RLHF,如果是 GPT,PaLM2 等模型标注的,就是 RLAIF。 后面出现了非 RL 的技术,典型的就是 DPO(直接构造偏好数据集进行优化),然后有一些工作觉得 SFT+RLHF 不是 end2end,索性直接在 SFT 上加一个 alignment 的 loss,这个...
paper君 nlp、大模型51 人赞同了该文章 目录 收起 一、解决问题 二、技术方案 优化公式推导 三、实验结果 四、代码实践 训练步骤 核心代码解读 论文解读——带你2分钟快速了解论文工作 一、解决问题 这篇文章由斯坦福大学和CZ Biohub的合作项目, 解决了RLHF难训练和训练成本高的问题,并且取得较好的效果。
paper:https://arxiv.org/pdf/2404.10719v3 code:https://github.com/openpsi-project/ReaLHF TL,DR: 主要探索两个问题 1) DPO 真的比 PPO 要好? 2) PPO 的效果能不能进一步提高? 作者首先做了一些分析推理,发现 PPO 优化得到的 policy 是 DPO 得到的 policy 的真子集. 而后探索了 DPO 中也存在的narr...
rlhf qlora_dpo.py run_dpo_training.sh training run_Amina_training.sh run_finetune_raining_based_on_Anima.sh 1 change: 1 addition & 0 deletions 1 .gitignore Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -0,0 +1 @@ .idea 2 changes: 1 addition & 1 deletion 2 ...
deep-rl-a2c.md deep-rl-dqn.md deep-rl-intro.md deep-rl-pg.md deep-rl-ppo.md deep-rl-q-part1.md deep-rl-q-part2.md deepspeed-to-fsdp-and-back.md dell-enterprise-hub.md deploy-deepfloydif-using-bentoml.md deploy-hugging-face-models-easily-with-amazon-sagemaker.md deploy-...
https://github.com/huggingface/trl/blob/main/trl/trainer/orpo_trainer.py SimPO 直接偏好优化(DPO)是一种广泛使用的离线偏好优化算法,它重新参数化了从人类反馈(RLHF)强化学习中的奖励函数,以提高简单性和训练稳定性。论文提出了 SimPO,这是一种更简单但更有效的方法。
我们在准备一个 iterative rlhf 的 github repo,实验相关的 reward model 在 huggingface 上可以找到,训练脚本在 GitHub repo,基于 TRL 实现。 2.3 在线探索策略设计 在线学习一个非常重要的点在于用什么策略去进行 online data 的采集,对强化学习文献熟悉的朋友能够知道这是为了更加有效的探索整个状态-动作空间。