通过RLHF技术,ChatGPT可以在与人类进行对话的同时不断优化模型的生成能力,并且实现与人类更加自然的对话交互。这种技术的引入使得ChatGPT在实际使用中能够不断改进,更好地满足用户的需求。 ChatGPT的原理包括PT、SFT和RLHF三个方面。通过这些技术的综合应用,ChatGPT可以实现高质量、流畅易读、结构合理的对话生成,为用户...
3. 对齐(RLHF) 让语言模型学习到人类的偏好,另模型的输出更符合人类习惯。分为两部分: 基于有监督微调模型基础上创建一个reward model(RM)模型; 基于RM模型使用PPO/DPO算法微调SFT模型,返回最佳response。 3.1 奖励模型 RM 该阶段是RHLF的第一个阶段,训练得到一个rm模型用于rl阶段的模型打分,其结构格式如下: ...
MedicalGPT: Training Your Own Medical GPT Model with ChatGPT Training Pipeline. 训练医疗大模型,实现了包括增量预训练(PT)、有监督微调(SFT)、RLHF、DPO、ORPO、GRPO。 - shibing624/MedicalGPT
MedicalGPT: Training Your Own Medical GPT Model with ChatGPT Training Pipeline. 训练医疗大模型,实现了包括增量预训练(PT)、有监督微调(SFT)、RLHF、DPO、ORPO。 - lyhiving/MedicalGPT
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DPO(Direct Preference Optimization)直接偏好优化方法,DPO通过直接优化语言模型来实现对其行为的精确控制,而无需使用复杂的强化学习,也可以有效学习到人类偏好,DPO相较于RLHF更容易实现且易于训练,效果更好 ORPO比值比偏好优化,不需要参考模型(ref_model)的优化方法,通过ORPO,LLM可以同时学习SFT和对齐,将两个过程整合...
PPO Training (RLHF) CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_ppo.py \ --model_name_or_path path_to_llama_model \ --do_train \ --dataset alpaca_gpt4_en \ --finetuning_type lora \ --checkpoint_dir path_to_pt_checkpoint,path_to_sft_checkpoint \ --reward_model path_to_rm_checkpoint...