然后,我们使用reward_model计算每个生成响应的奖励,并将这些奖励传递给ppo_trainer.step方法。 然后 ppo_trainer.step 方法将使用 PPO 算法优化 SFT 模型。 fromtqdmimporttqdmforepoch, batchintqdm(enumerate(ppo_trainer.dataloader)): query_tensors= batch["input_ids"]### Get response from SFTModelresponse_...
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...
)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...
PPOTrainer期望从Reward模型中根据query获取得分最高的reponse,从而对其人类的偏好。 在PPO算法中,首先从数据集中提取一批prompt,然后从SFT模型中生成response,最后调用Reward模型得到一个reward分值,最终通过PPO算法优化SFT模型,也就是说PPOTrainer封装后有三个参数,分别是prompt、resonse、reward。 加载数据非常简单: from...
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...
(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。
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 ...
ddpo_trainer.py dpo_trainer.py iterative_sft_trainer.py ppo_config.py ppo_trainer.py reward_trainer.py sft_trainer.py training_configs.py utils.py __init__.py core.py import_utils.py .gitignore .pre-commit-config.yaml CITATION.cff ...
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: raise...
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...