TRL库的github链接: GitHub - huggingface/trl: Train transformer language models with reinforcement learning. 以及HuggingFace对TRL更详细介绍的链接 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...
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 ...
dpo_trainer.train() 基于Llama v2 进行实验 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 SFTTraine...
为了更直观地展示TRL在DPO中的应用效果,我们可以以一个具体的视觉语言多模态模型为例。该模型被用于图像问答任务,目标是根据用户提供的图像和问题生成准确的回答。在DPO过程中,我们使用了TRL进行数据准备、模型训练和性能评估。 通过对比实验,我们发现使用TRL进行DPO的模型在问答准确性、用户满意度等方面均取得了显著提升。
本篇解读DPOTrainer,这是TRL源码系列的最后一篇了,虽然还有好些trainer没有解读,例如:KTO, online DPO等,但都可以看作是PPO或者DPO的变种。最开始我以为本篇就一个DPO算法,但是后面发现自己太naive了,作者在源码里集成了太多的变种,想把所有变种都搞清楚但是时间不允许,因此变种部分仅做简要介绍。
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 9664、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 两耳不闻窗外事,一心只搞大模型,相
model RLHF with DPO in 4-bit with Lora: https://github.com/huggingface/trl/blob/main/examples/research_projects/stack_llama_2/scripts/dpo_llama2.py LLama 1 model RLHF with PPO in 4-bit with Lora: https://github.com/huggingface/trl/tree/main/examples/research_projects/stack_llama/scripts...
来看看我们的新repo | https://github.com/MikaStars39/FeatureAlignment个人觉得是比dpo的official code以及trl这种好用基于HALOS爆改,支持在同一chat template sft 然后进行alignment,这样很方便论文中对比 发布于 2024-11-11 22:17・IP 属地浙江 赞同4 分享收藏 ...
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