所有的预训练模型都在高质量的超过7万亿 token 的数据集上训练。在后训练阶段,所有采用的是 SFT 和 DPO。 更多细节可以详见: 【arXiv版】技术报告:Qwen2 Technical Report 【中文版】技术博客:你好,Qwen2 之所以选择 Qwen2,最大的原因在于 Qwen2 的强大性能,而之所以选择这样参数规模的模型,是因为计算资源有限(...
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(英文zhangxin),人工智能的名称为书名...
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 No response github-actionsbot commented aliencaocaocommentedOct 20, 2024 如果模型正常收敛就ok吧?是没法正常训练吗 他们是改了cross entophy loss的...
trl dpo --model_name_or_path facebook/opt-125m --dataset_name trl-internal-testing/hh-rlhf-trl-style --output_dir opt-sft-hh-rlhf 聊天: trl chat --model_name_or_path Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat 代码中使用 使用专门的训练器类在 Python 中微调模型,下面示例提供了TRL库在实际应用中的基本用法...
Agent在环境中交互的能力如何在预训练和SFT中提升的,似乎只有GPT4是很强的agent参数量非常重要,GPT4远强于其他模型 reward model除了rlhf还有什么好的用法 目前已知相关工作raft rrhf dpo(不太算)trl,safe-rlhf北大人工智能研究院做的,很好用,语料也提供了raft就是类似rejection sampling 有没有混合数据的方法和技...