第一步是训练你的SFT模型(参见SFTTrainer),以确保我们训练的数据在PPO算法的分布中。此外,我们需要训练一个奖励模型(见RewardTrainer),该模型将用于使用PPO算法优化SFT模型。 (2) 期望的数据集格式 The PPOTrainer expects to align a generated response with a query given the rewards obtained from the Reward ...
PPO(Proximal Policy Optimization)是rlhf经典算法,RLOO (REINFORCE Leave One-Out) 则是基于 PPO 改进的算法,TRL分别提供了PPOTrainer和RLOOTrainer的实现。下面我们分析下二者的异同。 1.关于模型 PPO需要加载四个模型:1) 策略模型(policy model),2) 参考策略模型(reference policy model),3) 奖励模型(reward mod...
(1)SFTTrainer:是一个轻量级、友好的transformersTrainer包装器,可轻松在自定义数据集上微调语言模型或适配器。 (2)RewardTrainer:是一个轻量级的transformersTrainer包装器,可轻松为人类偏好(奖励建模)微调语言模型。 (3)PPOTrainer:一个PPO训练器,用于语言模型,只需要(query, response, reward)三元组来优化语言模型。
)ppo_trainer= PPOTrainer(config, gen_model, model_ref, tokenizerOne, dataset=mydataset, data_collator=collate_fn) 开始强行学习训练, 1.输入一下样本给GPT2 , 拿到对话语言模型GPT2的输出。 2.将对话语言模型GPT2的输出 输入到 情感分类模型 拿到 情感分类模型的输出,作为reward。 3.将 对话语言模型GPT2...
(1)SFTTrainer:是一个轻量级、友好的transformersTrainer包装器,可轻松在自定义数据集上微调语言模型或适配器。 (2)RewardTrainer:是一个轻量级的transformersTrainer包装器,可轻松为人类偏好(奖励建模)微调语言模型。 (3)PPOTrainer:一个PPO训练器,用于语言模型,只需要(query, response, reward)三元组来优化语言模型。
强化学习TRL包源码解读S1——reward_Trainer 良睦路程序员 4244 2 Lec14:强化学习PPO原理与推导 CLEAR_LAB 2076 0 多模态大模型LLaVA模型讲解——transformers源码解读 良睦路程序员 2.1万 94 为什么我的模型就没有办法使用ddp——基于bert做embedding任务 使用ddp进行训练 良睦路程序员 3339 2 transformers...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/personal_chatgpt/blob/main/tutorials/trl_hf/trl_ppotrainer_helloworld.ipynb trpo 基础:https://www.bilibili.com/video/BV1hD421K7gG/ ppo 基础:https://www.bilibili.com/video/BV11J4m137fY/ trl reward model:https://www.bilibili.com/video/BV1GZ421t7...
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 DPOTrainer ...
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 DPOTrainer 完成直接偏好优化 文档中还给出了几个...
此外, 模型有时候回复会过短, 在ppo_trainer中有如下检查会报错, 一个办法是直接注释掉这个报错, 一个办法是对样本进行检测, 丢弃掉回复太短的样本, 两个方法我都试过似乎效果差不多。 defbatched_forward_pass(...iflen(logprobs[j, start:end])<2:raiseValueError("Responses are too short. Make sure ...