所以OnlineDPO直接额外引入了了一个LLM Annotator,具体训练方式如图所示。 OnlineDPO的训练方法 代码解析 OnlineDPO相较于DPO需要额外load一个reward model trl/examples/scripts/dpo_online.py # policy model和reference model都是同一模型初始化的model=AutoModelForC
dpo_trainer.train()dpo_trainer.model.save_pretrained("final_checkpoint")tokenizer.save_pretrained("final_checkpoint")#训练后的模型的 LoRA 适配器参数会保存在./final_checkpoint文件夹下#介于我们使用LoRA训练,需要用peft合并# Merge base model with the adaptermodel=PeftModel.from_pretrained(base_model,"fi...
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。
差分隐私优化(DPO)是一种先进的隐私保护技术,它通过向训练数据中添加噪声来保护个人隐私。DPO的核心思想是确保模型在训练过程中无法准确推断出单个数据点的信息,从而在保证模型性能的同时,有效防止数据泄露。在微调Llama 2以适应TRL领域时,DPO能够提供额外的隐私保护层,使得模型更加安全可靠。 二、Llama 2微调步骤 数据...
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...
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 ...
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 ...
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...
https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/133865725 LLMs之BELLE:源码解读(dpo_train.py文件)训练一个基于强化学习的自动对话生成模型(DPO算法微调预训练语言模型)—解析命令行参数与初始化→加载数据集(json格式)→模型训练与评估之详细攻略 https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/133873621...
接着,我们继续进行 DPO 训练,我们把 SFT 生成的模型作为 DPO 的基础模型和参考模型,并在上文生成的 stack-exchange preference 数据上,以 DPO 为目标函数训练模型。我们选择对模型进行 LoRa 微调,因此我们使用 Peft 的 AutoPeftModelForCausalLM 函数加载模型:...