今天串讲四个Token-level流水并行的工作,最后一个是我们的工作PipeFusion。 TeraPipe:模型并行能流水,何不来切序列维 大模型训练常见的流水并行(PP)将模型切分成若干个Stage,将输入负载沿着Batch维度切分若干micro-batch,比如Gpipe(2019),PipeDream(2019)Megatron-LM 1F1B-Interleave(2021)。2021年,彼时大模型Infra还是...
A:论文提出了一种名为TOLE(Token-level Rewards for Controllable Text Generation)的新型强化学习算法来解决可控文本生成的问题。TOLE算法的关键特点和解决策略如下: Token-level Rewards:TOLE算法通过在token级别提供奖励来指导语言模型,这种细粒度的反馈可以更精确地引导模型生成符合特定属性要求的文本。与传统的基于句子...
TDPO算法从token-level的角度重新定义了整个对齐流程的目标函数,并通过将Bradley-Terry模型转换为优势函数的形式,使得整个对齐流程能最终从Token-level层面进行分析和优化。 TDPO算法的主要贡献包括: Token-level的建模方式:TDPO从Token-level的角度对问题进行了建模,对RLHF进行了更精细的分析。 细粒度KL散度约束:在每个t...
用来回答问题的信息通常集中在passage几个词上,因而本文 提出了一种 token selection mechanism token-level cross-passage attention建模多个passage的长距离依赖。 根据token selection mechanism得到的tokens,只在这部分的tokens上运用self-attention, 而不是对passage中所有的token, 能够有效解决self-attention占用较大内存...
简介:【7月更文挑战第1天】在AI领域的语言模型对齐研究中,新提出的TDPO算法实现了Token-level的直接优化。不同于以往在答案级别评估的方法,TDPO利用前向KL散度和Bradley-Terry模型,直接在生成过程的Token层面上调整对齐,提高微调精度和多样性。实验显示,TDPO优于DPO和RLHF,在某些任务上表现出色,但也面临计算资源需求...
从早期的RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,基于人类反馈的强化学习)算法,到近年的DPO(Direct Preference Optimization,直接偏好优化),再到最新的TDPO(Token-level Direct Preference Optimization,基于Token的直接偏好优化),大模型对齐算法已经取得了显著的进步。 RLHF算法通过人类反馈和PPO(Proximal Policy ...
来自中科院和伦敦大学学院的汪军与张海峰团队提出了一种从 token-level 角度建模的大模型对齐算法:TDPO。 在人工智能领域的发展过程中,对大语言模型(LLM)的控制与指导始终是核心挑战之一,旨在确保这些模型既强大又安全地服务于人类社会。早期的努力集中于通过人类反馈的强化学习方法(RLHF)来管理这些模型,成效显著,标志着...
- Token-level漩再靠手赢PMF:躲TeraPipe,Seq1F1B,HPipe也PipeFusion - 导拿爆摩已绑,寥叛涕澈谎岛哼导怪,芋戈干威伟秦啄懦扫,苏些伞宿盒妙成捌蹬 - 台颈辙率瓦撞臭直酱忌损脓植违考辞,Kimi夹验急孩丑豪冀Mooncake锉目Token-level蹋砰愿狈劲Prefill脐碱框貌鹤 - 画拓检看啄口街挠邑秘普时税炭...
Token-level 的建模方式：TDPO 从 Token-level 的角度对问题进行了建模，对 RLHF 进行了更精细的分析...
几篇论文实现代码:《Token-level Direct Preference Optimization》(ICML 2024) GitHub: github.com/Vance0124/Token-level-Direct-Preference-Optimization 《Layer-Condensed KV Cache for Efficient Inferen...