1. TRL库是一个很不错的RLHF库 TRL - Transformer Reinforcement Learning TRL is a full stack library where we provide a set of tools to train transformer language models with Reinforcement Learning, from the Supervised Fine-tuning step (SFT), Reward Modeling step (RM) to the Proximal Policy Op...
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 TRL是一个基于peft的库，它可以让RL步骤变得更灵活、简单，你可以使用这个算法finetune一个模...
不依赖trl库,完全从零开始实现DPO算法,包含数据集处理,训练代码,推理代码,和SFT的效果对比,你绝对学得会, 视频播放量 9659、弹幕量 44、点赞数 383、投硬币枚数 226、收藏人数 1168、转发人数 81, 视频作者 偷星九月333, 作者简介 生命不息,学习不止!!!,相关视频
综上所述,TRL在视觉语言多模态模型的直接偏好优化(DPO)过程中发挥了关键作用。它提供了高效的数据处理、模型训练和性能评估工具,使得开发者能够更容易地实现高质量的DPO。随着人工智能技术的不断发展,我们有理由相信,TRL将在更多领域和场景中发挥重要作用,推动人工智能技术的不断进步和创新。 此外,在DPO的过程中,我们...
在 TRL 中实现 DPO 训练器的好处是，人们可以利用 TRL 及其依赖库 (如 Peft 和 Accelerate) 中已有的 LLM 相关功能。有了这些库，我们甚至可以使用 bitsandbytes 库提供的 QLoRA 技术 来训练 Llama v2 模型。有监督微调 如上文所述，我们先用 TRL 的 SFTTrainer 在 SFT 数据子集上使用 QLoRA 对 7B Llama...
from trl import ORPOTrainer, ORPOConfig 还需要运行以下代码,确保如果GPU支持的话则使用FlashAttention和bfloat16: import os major_version, minor_version = torch.cuda.get_device_capability() if major_version >= 8: os.system("pip install flash-attn") ...
The TRL library comes with helpers for all these parts, however the DPO training does away with the task of reward modeling and RL (steps 3 and 4) and directly optimizes the DPO object on preference annotated data.In this respect we would still need to do the step 1, but instead of...
PPO-1epoch 需要 11 个小时(基于 trl + 采样长度 2048)。step-dpo 跑 8 个 epoch 需要 3 个小时。在二者使用相同的 prompt(与 test-set 不重叠),PPO 消耗的时间成本更高,在有限资源的超参数搜索,相对 step-dpo有一定的劣势,当参数量增加后,相应的超参数可能需要重新调整,对于资源的消耗较多。
trl/trl/trainer/dpo_trainer.py Line 377 in57aebe9 withPartialState().local_main_process_first(): Internally it is usingtorch.distributed.barrier(), which has default timeout of 30 minutes. https://github.com/huggingface/accelerate/blob/e9b9c7d022098a53e0ec207b2803ef4ded2d40ea/src/accelerate...