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...
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 不同形式的人类反馈:标注、偏好、指导 从人类反馈中学习:方法和...
大模型微调作为大语言模型定制化开发的关键技术,在整个大语言模型技术应用落地过程扮演者不可或缺的重要角色～视频将为大家详细介绍目前最通用的微调技术,包括高效微调(PEFT)的系列方法:LoRA、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning、P-Tuning v2等,以及最新的基于生物反馈机制的强化学习微调方法RLHF,帮助大家一步到位快速建立技术...
RLHF:基于历史反馈的负载均衡算法 虽然RLHF(Randomized Load-Balancing with History Feedback)并非传统意义上的大模型算法,但其在负载均衡领域的创新思想值得借鉴。RLHF通过在负载均衡过程中引入历史反馈机制,能够更加高效地处理负载均衡问题。 RLHF算法采用随机化的方法来选择服务器,避免了负载不均衡的情况。同时,通过...
基于LoRA的RLHF 参考Github 开源模型LLM-Tuning 一、简介 (1)RLHF (基于人类反馈的强化学习) 分为三步: SFT (Supervised Fine-Tuning): 有监督的微调,使用正常的 instruction following 或者对话的样本,来训练模型的基础对话、听从 prompt 的能力; RM (Reward Modeling): 基于人类的偏好和标注,来训练一个能模拟...
Q8:与全微调、RLHF 相比,LoRA 有哪些优势? 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merge吗? 答案是肯定的。在训练期间,我们将...
【共享LLM前沿】直观理解大模型预训练和微调!P-Tuning微调、Lora-QLora、RLHF基于人类反馈的强化学习微调,代码讲解共计3条视频,包括:大模型项目引入、1-2节 从预训练到微调、怎么理解大模型训练中的RLHF(人类反馈强化学习)?等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
Q8:LoRA与完全微调和RLHF相比如何? 我并没有进行任何RLHF实验,但我考虑过进行全微调(full finetuning)。全微调至少需要2个GPU,每个GPU的完成时间为3.5小时,内存占用为36.66GB。然而,由于过拟合或次优超参数,基准结果并不理想。 Q9:是否可以合并LoRA权重?
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加入。
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: ...