actor model 生成输入序列 actor/reference/critic/reward model 推理 actor/critic model 训练 第一阶段生成输入序列 这个阶段由于生成句子较长,且 actor_model 尺寸较大,在整个 RLHF 训练耗时占比超过 50%。如果要提升 RLHF 整体训练性能,第一阶段的句子生成性能优化是重点,生成句子过程中还需要使用 kv_cache # ...
RLHF的第二个环节:修正reward 前面提到,我们不能让 actor_model 偏离 reference_model 太远,因此我们要给rewards矩阵添加一个惩罚项,compute_rewards() 函数的返回是:每个token修正后的rewards: 最后一个token的计算方法是 Reward_score + KL_penalty 前面的所有的token 的计算方法是 0 + KL_penalty (除了最后一...
RLHF奖励模型训练:训练语言模型将反应分类为好或坏(赞或不赞) RLHF微调:使用奖励模型训练由人类专家标记的(prompt, good_response, bad_response)数据,以对齐LLM上的响应 下面我们开始逐一介绍 特定领域预训练 特定于领域的预训练是向语言模型提供其最终应用领域的领域知识的一个步骤。在这个步骤中,使用因果语言建模...
RLHF第一步（Stage1）是supervised-fintuning，即使用上文提到的数据集进行模型微调。RLHF第二步（Stage2）训练了奖励模型，它通过对于同一个prompt的不同输出进行人工排序，得到对应分数，监督训练奖励模型。RLHF第三步（Stage3）使用了强化学习算法，是训练流程中最复杂的一部分：△RLHF-Stage3算法流程图 在PPO部...
近日,来自 UIUC、Salesforce 的研究人员基于 ICML 2024 论文《Iterative Preference Learning from Human Feedback: Bridging Theory and Practice for RLHF under KL-Constraint》与其他一些领域相关工作实现了完全基于开源数据、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...
RLHF 流程是一种常用的问题解决方法,它包括四个步骤: Recognize(识别问题)、List(列出解决方案)、Evaluate(评估方 案)、Finalize(最终确定方案)。这种流程可以帮助我们更加系统地 解决问题,下面将详细介绍每个步骤的具体内容。 第一步:识别问题(Recognize) 在这一步中,我们需要明确问题的本质和影响,以便更好地解决它...
在人工智能的浪潮中,大型语言模型(LLM)的发展日新月异。近期,一个引人注目的成果是在线迭代强化学习从人类反馈(RLHF)的全流程解决方案的提出。这项技术通过开源数据集,成功复现了LLaMA3指令学习的效果,为LLM的训练和优化提供了新的视角。 在线迭代RLHF的核心在于其动态数据收集和实时模型更新的能力,这使得模型能够...
'仲景:首个实现从预训练到 RLHF 全流程训练的中文医疗大模型,展现出了很好的泛化能力,在某些对话场景中甚至接近专业医生的专业水平 - A Chinese medical ChatGPT based on LLaMa, training from large-scale pretrain corpus and multi-turn dialogue dataset.' Suprit GitHub: github.com/SupritYoung/Zhongjing ...
👀 Arcee使用离线知识蒸馏将@AIatMeta的Llama 3.1 405B蒸馏成了新的一流的开放式LLMs,并结合了RLHF和模型合并技术。SuperNova 70B可以通过API获得,而8B版本则可以在@huggingface上获得。🔥 训练后的流程: 1️⃣ 使用离线蒸馏将Llama 3.1 405B蒸馏成了70B 2️⃣ 使用Spectrum和Evol-Kit在合成数据上对...
5. rlhf对齐经历(此处无,但讲了一个rl项目)。 6. temperature的作用?在对比学习中发挥什么作用? 7. 手撕代码部分是写一个文本分类模型的整体训练流程。 . 2️⃣ 复试 . 60分钟左右,二面的面试官是个非常e的小姐姐,整体面试过程像聊天一样