RLHF:基于人类反馈的强化学习 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)是一种将人类反馈与强化学习相结合的方法,旨在通过引入人类偏好来优化模型的行为和输出。在RLHF框架中,人类的偏好被用作奖励信号,以指导模型的训练过程,从而增强模型对人类意图的理解和满足程度。 RLHF框架包括强化学习算法、行动、环境、...
#load LoRA:### sft model#model = PeftModel.from_pretrained(model, "weights/hc3_chatgpt_zh_specific_qa_baichuan-7B-1")### rlhf modelmodel = PeftModel.from_pretrained(model,"/data/intern/LLM-Tuning-master/weightsstep_200")defchat(text): streamer= TextStreamer(tokenizer,skip_prompt=True,sk...
LoRA是一种轻量级的模型调优技术,它通过对原始模型中的一部分参数进行低秩分解,从而实现高效的模型更新。而RLHF则利用人类的反馈来指导模型的训练,使模型更加符合人类的期望。 在我们的实验中,我们选择了一个大型的自然语言处理模型作为调优对象。首先,我们使用LoRA对模型进行了初始化,然后利用RLHF进行训练。我们设计了...
这使得QLoRA在保持模型性能的同时,大大降低了内存占用和计算成本。 RLHF:ChatGPT背后的“功臣” RLHF,即强化学习从人类反馈中学习(Reinforcement Learning from Human Feedback),是ChatGPT等AI模型训练过程中的重要技术。RLHF技术的工作原理可以分为三个步骤:预训练语言模型、收集人类反馈和强化学习优化。在模型训练过...
DPO实现 RLHF DPO同样可以完成RLHF,而且它还有两个很重要的优点: (1)不需要额外训练奖励模型。 (2)整个训练过程只需要策略模型和参考模型 2个LLM模型,不需要额外的显存去加载奖励模型,节省显存资源。 大大降低了训练难度。 DPO的损失函数 其中DPO的损失函数如下: ...
第四阶段:大模型对齐之-RLHF 第二十六章:RLHF算法概述 RLHF的起源和背景 RLHF在人工智能中的作用和重要性 强化学习与人类反馈:结合的优势 RLHF的主要应用领域和案例研究 从InstructGPT到GPT4 第二十七章:人类反馈的集成 人类反馈在强化学习中的角色
从人类反馈中进行强化学习 (RLHF) 增强了预训练大语言模型 (LLM) 与人类价值观的一致性,从而提高了它们的适用性和可靠性。然而,由于过程的计算密集性和资源需求,通过 RLHF 来调整 LLM 面临着重大障碍。使用 RLHF 训练 LLM 是一项复杂且资源密集型的任务,这限制了它的广泛采用。 为了克服现有的局限性,已经开发...
QA-8 对比FF、RLHF,LoRA的优势 没有进行RLHF实验,但尝试了全微调。全微调至少需要2个GPU,每个GPU占用36.66GB,花费了3.5个小时才完成微调。然而,基线测试结果不好,可能是过拟合或次超优参数导致的。 QA-9 LoRA权重可以组合吗? 答案是肯定的。在训练期间,我们将 LoRA 权重和预训练权重分开,并在每次前向传播时...
结合DeepSpeed、FSDP 可优化全参数微调的训练效率。 未来展望 探索PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)优化方案 结合RLHF(人类反馈强化学习)优化微调效果 探索更高效的模型量化(如 QLoRA)以降低部署成本 参考资料 DeepSeek 官方文档 Hugging Face PEFT 文档 DeepSpeed 官方教程 - EOF - 2025-02-10...
我没有进行 RLHF 实验,但我尝试了全微调。全微调至少需要 2 个 GPU,每个 GPU 占用 36.66 GB,花费了 3.5 个小时才完成微调。然而,基线测试结果不好,可能是过拟合或次超优参数导致的。 Q9:LoRA 的权重可以组合吗? 答案是肯定的。在...