但在实际过程中发现训练效果不稳定,于是尝试使用DPO(Direct Preference Optimization)进行训练,使用了Huggingface的TRL库。 为了更好的理解整个训练过程,一边学习原论文一边对照着代码看,基本把整个链路搞明白了。本文主要总结针对TRL库里面的DPO训练部分关键函数进行解读。 论文原文可参考:Direct Preference Optimization: Your...
为了更直观地展示TRL在DPO中的应用效果,我们可以以一个具体的视觉语言多模态模型为例。该模型被用于图像问答任务,目标是根据用户提供的图像和问题生成准确的回答。在DPO过程中,我们使用了TRL进行数据准备、模型训练和性能评估。 通过对比实验,我们发现使用TRL进行DPO的模型在问答准确性、用户满意度等方面均取得了显著提升。
单卡unsloth和TRL 多卡fsdp和TRL 总之, TRL实现非常方便的SFT和DPO. SFT训练一个方便的地方就是可以很方便在单卡和多卡上实现qlora训练,对于使用消费级显卡来训练70B级别的LLM具有很好的兼容性.虽然lora训练会掉一些性能,但是不太会出现灾难性遗忘问题. 数据 数据集使用自我认知数据集,其中作者就是我,名为张鑫(英...
因为是直接从偏好数据进行学习,不同于PPO系列里的输入为prompt, DPO的输入与reward model类似,都是prompt+chosen response和prompt+rejected response。 DPO数据输入格式 (3)超参数介绍 https://github.com/huggingface/trl/blob/main/trl/trainer/dpo_config.py是DPOTrainer的超参数配置。 learning_rate:float=1e-6...
不依赖trl库,完全从零开始实现DPO算法,包含数据集处理,训练代码,推理代码,和SFT的效果对比,你绝对学得会, 视频播放量 9659、弹幕量 44、点赞数 383、投硬币枚数 226、收藏人数 1168、转发人数 81, 视频作者 偷星九月333, 作者简介 生命不息,学习不止!!!,相关视频
DPO应用:在微调过程中引入DPO技术。具体而言,可以通过在训练数据中添加噪声、使用隐私保护算法等方式来实现。DPO的应用可以确保模型在训练过程中不会泄露敏感信息,同时保持较好的性能。 训练与优化:使用微调后的数据集对Llama 2进行训练。在训练过程中,需要不断调整学习率、批量大小等超参数,以优化模型性能。同时,可以...
Model Class: 涵盖了每个公开模型各自用途的概述SFTTrainer: 帮助你使用 SFTTrainer 实现模型监督调优RewardTrainer: 帮助你使用 RewardTrainer 训练奖励模型PPOTrainer: 使用 PPO 算法进一步对经过监督调优的模型再调优Best-of-N Samppling: 将“拔萃法”作为从模型的预测中采样的替代方法DPOTrainer: 帮助你使用 DPO...
RewardTrainer: 帮助你使用 RewardTrainer 训练奖励模型 PPOTrainer: 使用 PPO 算法进一步对经过监督调优的模型再调优 Best-of-N Samppling:将“拔萃法”作为从模型的预测中采样的替代方法 DPOTrainer: 帮助你使用 DPOTrainer 完成直接偏好优化 文档中还给出了几个例子供 🤗 宝子们参考: Sentiment Tuning: 调优模型...
DPOTrainer: 帮助你使用 DPOTrainer 完成直接偏好优化 文档中还给出了几个例子供 🤗 宝子们参考: Sentiment Tuning: 调优模型以生成更积极的电影内容 Training with PEFT: 执行由 PEFT 适配器优化内存效率的 RLHF 训练 Detoxifying LLMs: 通过 RLHF 为模型解毒,使其更符合人类的价值观 ...
Reminder I have read the README and searched the existing issues. System Info 8XH100 Reproduction 更新到master分支的最新的transformer & trl库,DPO训练LOSS从之前的1.0->0.3 变为9->3 详情见huggingface/transformers#34191 Expected behavior No response Others