LLM-RLHF-Tuning入门指南 - 基于人类反馈的大语言模型强化学习微调实战

近年来,基于人类反馈的强化学习(RLHF)技术在大语言模型的微调中得到了广泛应用。本文将介绍一个开源的RLHF项目 - LLM-RLHF-Tuning,该项目提供了从零开始实现RLHF全流程的代码和详细文档,是想要入门RLHF的读者的不错选择。

项目简介

LLM-RLHF-Tuning项目实现了RLHF的三个主要阶段:

1. 指令微调(SFT)
2. 奖励模型训练(RM)
3. PPO/DPO算法训练

该项目支持多种训练配置:

• 基于两个基模型、两个LoRA适配器的PPO训练
• 基于单个基模型、一个或两个LoRA适配器的PPO训练
• DPO算法训练

主要特点包括:

• 支持LLaMA和LLaMA2模型
• 支持LoRA训练方式
• 支持Accelerate和DeepSpeed分布式训练
• 提供详细的训练文档和实现细节说明

使用指南

环境配置

项目依赖的主要包括:

accelerate==0.21.0
datasets==2.13.1  
transformers==4.31.0
peft==0.4.0
trl==0.5.0
deepspeed==0.10.0

训练流程

1. 指令微调模型
2. 训练奖励模型
3. PPO训练
   • 基于两个基模型
   • 基于一个基模型
4. DPO训练

项目Wiki中提供了每个阶段的详细训练指南。

后续计划

项目还在持续完善中,计划支持:

• BLOOM、Baichuan等更多模型
• QLoRA训练
• RRHF、RAFT等算法
• 拒绝采样等技术

总结

LLM-RLHF-Tuning项目提供了RLHF实现的完整参考,对想要深入了解RLHF原理和实践的读者很有帮助。项目文档详细,代码实现清晰,是一个很好的学习资源。

如果您对RLHF感兴趣,不妨尝试运行该项目,相信会有不少收获。欢迎关注该项目的后续更新,也欢迎向项目贡献代码,一起推动RLHF技术的发展。