模型的在线迭代RLHF 全流程: (1) 有监督学习;(2) 奖励函数与偏好函数的建模;(3) 以及基于 DPO 的迭代RLHF,并基于 LLaMA3-8B 得到目前最先进水平的开源 RLHF 模型。
离线偏好数据集收集:首先随机采样一个 prompt,并使用 SFT 模型以及更加强大的语言模型 (GPT-4, Claude, LLaMA2-Chat-70B) 收集两个回复,最后让人类 / GPT-4 标注其更喜欢的回复; 在离线数据集上使用 DPO/Slic/IPO 等损失函数进行有监督学习。 由于离线偏好数据集的回复通常由更加强大的语言模型 (GPT-4, Cla...
离线偏好数据集收集:首先随机采样一个 prompt,并使用 SFT 模型以及更加强大的语言模型 (GPT-4, Claude, LLaMA2-Chat-70B) 收集两个回复,最后让人类 / GPT-4 标注其更喜欢的回复; 在离线数据集上使用 DPO/Slic/IPO 等损失函数进行有监督学习。 由于离线偏好数据集的回复通常由更加强大的语言模型 (GPT-4, Cla...
模型的在线迭代 RLHF 全流程: (1) 有监督学习;(2) 奖励函数与偏好函数的建模;(3) 以及基于 DPO 的迭代 RLHF,并基于 LLaMA3-8B 得到目前最先进水平的开源 RLHF 模型。
也就是说,如果我们选用llama3-70B作为训练模型的话,整个训练过程中我们需要同时载入 70 x 4 = 280B...
简介:【5月更文挑战第27天】在线迭代RLHF方案使用开源数据复现LLaMA3指令学习效果,提供了一种动态收集和更新模型的新方法,提升大型语言模型的性能。通过代理偏好模型模拟人类反馈,降低训练成本,促进技术民主化。虽然面临数据利用、探索与利用平衡等挑战,且需解决长尾分布数据处理问题,该方案已在多基准测试中展现优秀性能...
简介:【5月更文挑战第27天】在线迭代RLHF方案使用开源数据复现LLaMA3指令学习效果,提供了一种动态收集和更新模型的新方法,提升大型语言模型的性能。通过代理偏好模型模拟人类反馈,降低训练成本,促进技术民主化。虽然面临数据利用、探索与利用平衡等挑战,且需解决长尾分布数据处理问题,该方案已在多基准测试中展现优秀性能...
Llama 3 是两者都使用:预训练→监督式微调→拒绝采样→PPO→DPO。 参考资料 Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model: DPO论文 为什么 DPO 允许直接微调 LLM DPO 是如何简化 RLHF 的 解密prompt24. RLHF新方案之训练策略:SLiC-HF & DPO & RRHF & RSO 开源模型进展...
Llama3.1 的工程师搞定 405B Iterative DPO Infra 可能只需要两周,但是如果是 PPO 那么可能 3个月也搞不定。而且在仅使用基本的推理/训练加速策略下,Iterative DPO的训练速度是 PPO 的3倍+。 RLOO 在前文中我们提到 DPO 可以用 REINFORCE 的方式去理解,而接下来我们要分析的 RLOO/GRPO/Off-policy REINFORCE ...
作者首先在AlpacaEval 2基准上对SimPO调整后的Llama3-Instruct-8B模型和榜单上的先进模型进行了比较。该测试的主要指标是Win Rate及加入长度控制(LC)后的Win Rate,即模型的回答被评判者认为比GPT-4 Turbo(1106)更好的比例(这里评判者也是GPT4-Turbo)。结果,SimPO调整后的8B模型,表现已经超过了Claude 3的...