https://github.com/huggingface/trl/blob/main/trl/trainer/dpo_config.py是DPOTrainer的超参数配置。 learning_rate:float=1e-6beta:float=0.1label_smoothing:float=0.0loss_type:Literal["sigmoid","hinge","ipo","exo_pair","nca_pair","robust","bco_pair","sppo_hard","aot","aot_pair","apo_z...
HuggingFace基准实现 本文的主要目标是从零开始实现DPO,所以首先使用HuggingFace提供的DPOTrainer作为性能基准。这一基准将作为评估自主实现的DPO效果的参照标准。我们采用默认超参数配置进行了训练,并获得了稳定的收敛结果(如图2所示)。 图2. 使用HuggingFace DPOTrainer训练过程中的损失函数变化曲线。 在保留测试集上对调优...
首先查看DPOTrainer源码可发现其数据处理操作主要是在tokenize_row函数, 最终返回的是一个batch字典字段,代码部分如下所示: 故我们就找到了构建Dataset的__getitem__的主要思路,代码如下所示,如果你之前构建过大模型的Dataset的话下面的代码就很容易理解了。 class DpoDataset(Dataset): """ 单轮DpoDataset """ ...
TRL - Transformer Reinforcement Learning 2.解读DPOTrainer类 2.1 关键函数调用关系 自己用UML图梳理了一下DPO中关键函数的调用关系,整理了老半天才整好。 DPOTrainer类关键函数调用关系 自底向上解读每个函数。 先看最底下两个静态函数:concatenated_inputs和get_batch_logps函数 再逐步去看上面的调用他们的函数。
使用 DPO，我们仍然需要执行环节 1，但我们仅需在 TRL 中向 DPOTrainer 提供环节 2 准备好的偏好数据，而不再需要环节 3 和 4。标注好的偏好数据需要遵循特定的格式，它是一个含有以下 3 个键的字典:prompt : 即推理时输入给模型的提示chosen : 即针对给定提示的较优回答rejected : 即针对给定提示的较劣...
1、DPO trainer 期望数据集具有非常特定的格式。 给定两个句子时,模型将被训练为直接优化偏好:那一个句子最相关。 数据集由三部分组成: prompt chosen rejected 可以由prompt 模板: Human:prompt. Assistant:chosen/rejected构成如下数据:Anthropic/hh-rlhfdataset ...
本文的主要目标是从零开始实现DPO,所以首先使用HuggingFace提供的DPOTrainer作为性能基准。这一基准将作为评估自主实现的DPO效果的参照标准。我们采用默认超参数配置进行了训练,并获得了稳定的收敛结果(如图2所示)。 图2. 使用HuggingFace DPOTrainer训练过程中的损失函数变化曲线。
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...
以QWEN2为例，进行DPO训练时需注意Qwen没有bos_token，需进行设置以避免训练错误。DPO适用于单轮和多轮对话训练。单轮对话训练分为两步：数据格式化和DPOTrainer训练。通过构建自定义Dataset，遵循DPOTrainer数据处理逻辑，可实现从头开始的自定义训练流程。构建的Dataset需包含特定条目，遵循DPOTrainer数据输入...
数据处理的主要任务是将数据集映射为prompt、chosen和rejected格式,以便DPOTrainer能够正确地编码和处理数据。 3. 配置DPO训练参数 配置DPO训练参数是微调过程中的关键步骤。这些参数包括模型路径、训练设置、DPO特定配置等。通常,这些参数会保存在一个YAML文件中,以便在训练过程中加载。需要注意的是,Qwen2模型没有bos_...