在底部的 “Packages”(包)选项卡中,点击 “+” 按钮以添加新包。在弹出的对话框中,输入 “rl_utils” 并点击 “Install Package”(安装包)按钮。PyCharm将自动下载并安装rl_utils包。安装完成后,您将在 “Packages” 选项卡中看到rl_utils。点击“Apply”(应用)按钮以保存更改。现在,您可以在PyCharm中使用r...
check_urdf model.urdf 使用Rviz查看urdf是否正确(无法显示模型不影响后续导出): roslaunch urdf_tutorial display.launch model:=/home/pi/Downloads/LocomotionWithNP3O-master/resources/tinymal/urdf/tinymal.urdf 通过拖动条查看关节旋转方向,并在URDF中进行修改,为了满足isacc使用还需要对如下几个内容进行修改: (...
同时,也会在非数学benchmark(mmlu/ceval)上进行评估,考察模型对于其他任务的遗忘情况。 训练框架使用的是字节开源的VeRL,VeRL提供了gsm8k的reward函数(答对为0答错为1)。需要注意的是,调用哪个奖励函数是根据你处理数据里边的data_source字段决定的,看下VeRL项目的verl/utils/reward_score/__init__.py目录,就会...
一、从 RL 角度再思考 Post-training RLHF 是一种使用强化学习方法将 LLM 对齐人类的技术,并逐步延伸到复杂推理模型的训练中,在发展过程中也出现多种算法,包括 PPO,DPO,GRPO,RLOO,REINFORCE 及其衍生版本。在本节中,我们将试图从最基础的 PPO 算法出发,结合 RL 理...
from transformers import ( AutoModelForCausalLM, AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer,)from trl.trainer.rloo_trainer import RLOOConfig, RLOOTrainerfrom trl.trainer.utils import SIMPLE_QUERY_CHAT_TEMPLATEbase_model_name = "EleutherAI/pythia-1b-deduped"tokenizer = AutoTokenizer.from_...
utils 文件夹是工具函数 Experiment 文件夹是实验 gif,详见 2.3.2 节 再看根目录下的几个文件 evaluation_local.py 是官方提供的本地测评脚本 run_log.py 是官方提供的测评仿在线测评脚本,这个和网站上的策略逻辑基本一致 main.py 是我编写的本地测评脚本(直接运行这个就可以了) 2.3.1 复现冠军方案 体会冠军队...
from gym.utils.env_checker import check_env check_env(env) 1. 2. 2. 基础使用 2.1 Agent-Env Loop 简单说一下 RL 中经典的 “agent-environment loop” 每个timestep,agent 向环境输入一些控制信号(action),然后观测到环境奖励和状态变化。RL 的目标是以某种特定的方式操纵环境,如果 agent 取得某些进展,...
fromtrl.trainer.utilsimportSIMPLE_QUERY_CHAT_TEMPLATE base_model_name ="EleutherAI/pythia-1b-deduped" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_name, padding_side="left") tokenizer.add_special_tokens({"pad_token":"[PAD]"})
具体的数据处理在training/utils/data/data_utils.py中,下面的代码展示了三个阶段使用的输入是什么?在第一步,即监督微调大模型,使用prompt + chosen;在第二步,即训练奖励模型时,需要使用prompt + chosen 和 prompt + rejected;在第三步,即训练RL模型,只使用prompt。
之前看见文章总结了常见的一些 RLHF 框架的经验, 但是似乎没看见 Hugging Face 自己维护的 TRL 库的相关文章, 正好最近调 TRL 比较多, 就想写一个文章分享一下使用过程中踩到的坑,另外也介绍一下我们的全流程框架 LMFlow 。 LMFlow 框架示意图。