RLHF

Pytorch ddp切换forward函数 验证ddp是否生效

__init__()self.model=modeldefforward(self,*args,**kwargs):returnself.model.rlhf
青盏·2023-10-21 23:18

PERSONALIZED SOUPS: PERSONALIZED LARGE LANGUAGE MODEL ALIGNMENT VIA POST-HOC PARAMETER MERGING

个性化汤：基于POST-HOC参数合并的个性化大语言模型对齐摘要1引言2相关工作3从个性化的人类反馈中强化学习4实验5结论摘要虽然从人类反馈中强化学习（RLHF）将大型语言模型（LLM）与一般的
UnknownBody·2023-10-20 15:41

Proximal Policy Optimization(PPO)和文本生成

ChatGPT的RLHF步使用了强化学习PPO算法。PPO是一种策略梯度方法，其交替地进行与环境交互采样数据和使用随机梯度上升优化“代理”目标函数。
冰冰冰泠泠泠·2023-10-16 12:28

Text-to-SQL小白入门（八）RLAIF论文：AI代替人类反馈的强化学习

学习RLAIF论文前，可以先学习一下基于人类反馈的强化学习RLHF，相关的微调方法（比如强化学习系列RLHF、RRHF、RLTF、RRTF）的论文、数据集、代码等汇总都可以参考GitHub项目：GitHub-eosphoros-ai
junewgl·2023-10-12 22:44

LLMs 奖励剥削 RLHF: Reward hacking

RLHF是一个微调过程，用于使LLM与人类偏好保持一致。在这个过程中，您利用奖励模型来评估LLM对提示数据集的完成情况，根据人类偏好指标（如有帮助或无帮助）进行评估。
AI架构师易筋·2023-10-06 19:24

一图拆解RLHF中TRL的PPO

仔细看了看TRL的code(https://github.com/huggingface/trl/blob/main/trl/trainer/ppo_trainer.py)，step大致流程为先batched_forward_pass，再过minibatch：再写一写自己的理解：PPO的loss由以下几部分相加得到：actor的loss，代码里叫pg_loss，pg_loss是由-advantag
taoqick·2023-10-06 10:36

LLMs 用强化学习进行微调 RLHF: Fine-tuning with reinforcement learning

让我们把一切都整合在一起，看看您将如何在强化学习过程中使用奖励模型来更新LLM的权重，并生成与人对齐的模型。请记住，您希望从已经在您感兴趣的任务上表现良好的模型开始。您将努力使指导发现您的LLM对齐。首先，您将从提示数据集中传递一个提示。在这种情况下，“Adogis…”，传递给指导LLM，然后生成一个完成，这种情况下是"…afurryanimal."一只毛茸茸的动物。接下来，您将将此完成和原始提示
AI架构师易筋·2023-10-06 10:51

LLMs 奖励模型 RLHF: Reward model

在这个阶段，您已经拥有了训练奖励模型所需的一切。虽然到目前为止，已经付出了相当多的人力，但在训练奖励模型完成后，您将不需要再涉及更多的人类。相反，奖励模型将在强化学习微调过程中代替人类标记者，自动选择首选的完成。这个奖励模型通常也是一个语言模型。例如，一个通过在来自人类标记者对提示的评估中准备的成对比较数据上使用监督学习方法进行训练的模型。对于给定的提示X，奖励模型学习偏好人类首选的完成y_j，同
AI架构师易筋·2023-10-05 12:55

LLMs 从人类获得反馈RLHF: Obtaining feedback from humans

在使用RLHF进行微调的第一步是选择要使用的模型，并使用它准备一个人工反馈数据集。您选择的模型应该具备执行您感兴趣的任务的一定能力，无论这是文本摘要、问答还是其他任务。
AI架构师易筋·2023-10-05 11:04

分享9个已开源的GPT4平替，用过感觉还不错

分享9个已开源的GPT4平替，用过感觉还不错鱼子酱关注她22人赞同了该文章目录收起1.ColossalAI2.ChatGLM3.LLaMa4.LLaMa-ChatLLaMA5.BELLE6.PaLM-rlhf-pytorch7
luoganttcc·2023-10-04 16:08

大模型RLHF算法更新换代，DeepMind提出自训练离线强化学习框架ReST

这些技术造就了像GPT-3、PaLM等基座生成模型，在这些基座模型之上，研究人员通过引入人类反馈的强化学习算法（RLHF）开发出了例如ChatGPT这些与人类偏好保持一致的可聊天模型
TechBeat人工智能社区·2023-10-04 13:48

大模型微调概览

文章目录微调和高效微调高效微调技术方法概述高效微调方法一：LoRA高效微调方法二:PrefixTuning高效微调方法三:PromptTuning高效微调方法四:P-Tuningv2基于强化学习的进阶微调方法RLHF
伊织code·2023-10-03 22:29

LLMs: 强化学习从人类反馈中学习Reinforcement learning from human feedback (RLHF)

让我们考虑一下文本摘要的任务，即使用模型生成一段简短的文本，捕捉较长的文章中最重要的观点。您的目标是通过向模型展示人工生成的摘要示例，使用微调来提高模型的总结能力。2020年，OpenAI的研究人员发表了一篇论文，探讨了使用人工反馈进行微调来训练模型撰写文本文章的简短摘要。在这里，你可以看到，与预训练模型、指令微调模型甚至参考人类基线相比，根据人类反馈进行微调的模型产生的响应效果更好。一种使用人类
AI架构师易筋·2023-09-30 19:27

Text-to-SQL小白入门（七）PanGu-Coder2论文——RRTF

论文概述学习这个RRTF之前，可以先学习一下RLHF。
junewgl·2023-09-30 00:43

景联文数据标注：ChatGPT成功的秘密——人类反馈强化学习(RLHF)

ChatGPT的成功很大程度上归功于其采用的新的训练范式——人类反馈强化学习（RLHF）。
景联文科技·2023-09-29 02:47

向量数据库风起时，闭源「墨奇AI数据库」想成为第三种存在

AI大模型时代下，图片、视频、自然语言等多模态的非结构化数据量陡增，而大模型支持的token数有限，虽然可以在RLHF的配合下具备一定程度的“短期记忆”，但正是因为“长期记忆”的缺失，导致大模型经常会出现
LCHub低代码社区·2023-09-28 23:14

【chatGPT】

ChatGPT的成功离不开多类技术的积累，其中最为核心的是RLHF，此外还有SFT、IFT、CoT这些技术：
Chensan_·2023-09-26 12:25

RLHF优化

RLHF的核心思想:围绕训练奖励模型展开。即利用人类反馈来生成人类偏好数据集，来训练代表特定任务所需结果的奖励函数。然后利用奖励模型，通过强化学习算法（如PPO）
zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-22 03:51

LLM预训练之RLHF（一）：RLHF及其变种

在ChatGPT引领的大型语言模型时代，国内外的大模型呈现爆发式发展，尤其是以年初的LLaMA模型为首的开源大模型和最近百川智能的baichuan模型，但无一例外，都使用了「基于人类反馈的强化学习」（RLHF
wshzd·2023-09-20 20:02

InstructGPT高效实践——【DeepSpeed-Chat】源码详解(3/3)：RLHF Finetuning

目录前言3phase-3:RLHFFinetuning3.1训练数据样例3.1基本数据3.2经验数据3.2训练过程3.3关键代码详解3.3.1读取数据集及Datacollator3.3.1.1prompt数据集的读取3.3.1.2DataCollatorRLHF3.3.1.3无监督数据集的读取3.3.2初始化各相关模型3.3.2.1模型初始化过程3.3.2.2DeepSpeedHybridEngi
Remixa·2023-09-20 14:24

从零实现带RLHF的类ChatGPT：逐行解析微软DeepSpeed Chat

写在最前面本文最早写于2023年4月的这篇文章中《从零实现带RLHF的类ChatGPT：从TRL/ChatLLaMA/ColossalChat到DeepSpeedChat》，后因要在「大模型项目开发线下营
v_JULY_v·2023-09-20 14:53

[NLP] LLM---＜训练中文LLama2(五)＞对SFT后的LLama2进行DPO训练

从人类反馈中强化学习（RLHF）极大地推动了NLP的发展，并将NLP中许多长期面临的挑战抛在了一边。
舒克与贝克·2023-09-17 15:37

Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO

大型语言模型中RLHF的秘密（上）：PPO摘要1引言2相关工作3人类反馈的强化学习4有益和无害的奖励模型5PPO的探索6评估和讨论局限性摘要大型语言模型（LLM）为通用人工智能的发展制定了蓝图。
UnknownBody·2023-09-16 08:21

大模型RLHF算法更新换代，DeepMind提出自训练离线强化学习框架ReST

这些技术造就了像GPT-3、PaLM等基座生成模型，在这些基座模型之上，研究人员通过引入人类反馈的强化学习算法（RLHF）开发出了例如ChatGPT这些与人类偏好保持一致的可聊天模型
TechBeat人工智能社区·2023-09-15 17:32

[NLP]TRL 正式推出，来训练你的首个 RLHF 模型

正式向大家介绍TRL——TransformerReinforcementLearning。这是一个超全面的全栈库，包含了一整套工具用于使用强化学习(ReinforcementLearning)训练transformer语言模型。从监督调优(SupervisedFine-tuningstep,SFT)，到训练奖励模型(RewardModeling)，再到近端策略优化(ProximalPolicyOp
舒克与贝克·2023-09-15 09:38

蚂蚁金融大模型

蚂蚁基础大模型平台具备万卡异构集群，其中千卡规模训练MFU可达到40%，集群有效训练时长占比90％以上，RLHF训练在同等模型效果下训练吞吐性能相较于业界方案提升3.59倍，推理性能相较于业界方案提升约
AI 智能服务·2023-09-14 00:37

《强化学习原理与Python实战》揭秘大模型核心技术RLHF！——AIC松鼠活动第七期

目录1、RLHF是什么？2、RLHF适用于哪些任务？3、RLHF和其他构建奖励模型的方法相比有何优劣？4、什么样的人类反馈才是好的反馈5、RLHF算法有哪些类别，各有什么优缺点？
Aic山鱼·2023-09-13 14:59

ColossalAI-Chat训练手册（RLHF）

目录1、什么的RLHF流程？
IT一氪·2023-09-11 23:26

Llama 2 论文《Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models》阅读笔记

预训练数据2.2训练详情2.3LLAMA2预训练模型评估3.微调3.1supervisedFine-Tuning(SFT)3.2ReinforcementLearningwithHumanFeedback(RLHF
chencjiajy·2023-09-09 19:50

【大魔王送书第二期】搞懂大模型的智能基因，RLHF系统设计关键问答

RLHF（ReinforcementLearningwithHumanFeedback，人类反馈强化学习）虽是热门概念，并非包治百病的万用仙丹。
德宏大魔王·2023-09-06 21:21

RLHF不再需要人类，AI 实现标注自循环

从人类反馈中强化学习（RLHF）在使大型语言模型（LLMs）与人类偏好保持一致方面非常有效，但收集高质量的人类偏好标签是一个关键瓶颈。
AI 研习所·2023-09-06 06:42

【赠书活动｜第六期《强化学习：原理与Python实战》】

文章目录RLHF是什么？RLHF适用于哪些任务？RLHF和其他构建奖励模型的方法相比有何优劣？什么样的人类反馈才是好的反馈RLHF算法有哪些类别，各有什么优缺点？RLHF采用人类反馈会带来哪些局限？
鹤冲天Pro·2023-09-05 20:45

如何有效进行RLHF的数据标注？

编者按：随着大语言模型在自然语言处理领域的广泛应用，如何从人类反馈进行强化学习（RLHF）已成为一个重要的技术挑战。并且RLHF需要大量高质量的人工数据标注，这是一个非常费力的过程。
·2023-09-04 23:10

景联文科技：高质量AI数据标注助力大语言模型训练，推动人工智能落地应用

大语言模型在各类LLM新技术的融会贯通下，不断加速Instruction-tuning、RLHF、思维链等新技术在大语言模型中的深度应用，人工智能技术以惊人的速度不断进化。
景联文科技·2023-09-01 10:20

ModaHub魔搭社区：ChatGLM-RLHF：无需微调 教程

目录使用方法效果展示对ChatGLM直接使用RLHF进行调整参数，无需传统的finetune|ModifyChatGLMparamswithonlyRLHF。
LCHub低代码社区·2023-08-31 09:22

【程序猿书籍大放送：第二期】《强化学习：原理与Python实战》

欢迎来到爱书不爱输的程序猿的博客,本博客致力于知识分享，与更多的人进行学习交流爱书不爱输的程序猿：送书第二期一、搞懂大模型的智能基因，RLHF系统设计关键问答1.RLHF是什么？
爱书不爱输的程序猿·2023-08-29 11:11

如何有效进行RLHF的数据标注？

编者按：随着大语言模型在自然语言处理领域的广泛应用，如何从人类反馈进行强化学习（RLHF）已成为一个重要的技术挑战。并且RLHF需要大量高质量的人工数据标注，这是一个非常费力的过程。
·2023-08-28 11:03

ChatGPT训练三阶段与RLHF的威力

其中一个很酷的想法是RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，人类反馈的强化学习）：将强化学习和人类反
OneFlow深度学习框架·2023-08-28 09:51

为什么ChatGPT用强化学习而非监督学习？

在上周发布的《JohnSchulman：通往TruthGPT之路》一文中，OpenAI联合创始人、ChatGPT主要负责人JohnSchulman分享了OpenAI在人类反馈的强化学习（RLHF）方面的进展
OneFlow深度学习框架·2023-08-28 09:19

《强化学习：原理与Python实战》——可曾听闻RLHF

前言：RLHF（ReinforcementLearningwithHumanFeedback，人类反馈强化学习）是一种基于强化学习的算法，通过结合人类专家的知识和经验来优化智能体的学习效果。
陈童学哦·2023-08-25 22:05

【Python】强化学习：原理与Python实战

搞懂大模型的智能基因，RLHF系统设计关键问答  RLHF（ReinforcementLearningwithHumanFeedback，人类反馈强化学习）虽是热门概念，并非包治百病的万用仙丹。
热爱跑步的恒川·2023-08-24 21:12

GPT大语言模型引爆强化学习与语言生成模型的热潮、带你了解RLHF。

DRL：ReinforcementLearningwithLanguageModel随着ChatGPT的爆火，强化学习（ReinforcementLearning）和语言生成模型（LanguageModel）的结合开始变得越来越受人关注。有关ChatGPT的视频讲解可以参考这里。该项目的详细介绍可以参考这里。在这个项目中，我们将通过开源项目trl搭建一个通过强化学习算法（PPO）来更新语言模型（G
汀、人工智能·2023-08-24 12:01

使用 DPO 微调 Llama 2

简介基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback，RLHF)事实上已成为GPT-4或Claude等LLM训练的最后一步，它可以确保语言模型的输出符合人类在闲聊或安全性等方面的期望
Hugging Face·2023-08-24 12:57

使用 DPO 微调 Llama 2

简介基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback，RLHF)事实上已成为GPT-4或Claude等LLM训练的最后一步，它可以确保语言模型的输出符合人类在闲聊或安全性等方面的期望
·2023-08-22 23:51

GPT大语言模型引爆强化学习与语言生成模型的热潮、带你了解RLHF。

GPT大语言模型引爆强化学习与语言生成模型的热潮、带你了解RLHF。
·2023-08-21 22:13

『吴秋霖赠书活动 ｜ 第一期』《强化学习：原理与Python实战》

文章目录一、什么是RLHF？二、RLHF适用于哪些任务？三、RLHF和其他构建奖励模型的方法相比有何优劣？四、什么样的人类反馈才是好的反馈五、RLHF算法有哪些类别，各有什么优缺点？
吴秋霖·2023-08-21 16:51

大语言模型-RLHF(六)-PPO（Proximal Policy Optimization）原理&实现&代码逐行注释

一，前言从openAI的论文可以看到，大语言模型的优化，分下面三个步骤，SFT，RM，PPO，我们跟随大神的步伐，来学习一下这三个步骤和代码实现，本章介绍PPO代码实现。上章我们介绍了PPO算法的公式，其形式如下：。其中（1）对应下面优化其中（2）是一个平方误差损失。其中（3）表示熵奖励，、是系数，下面是公式与代码的对应关系：一，优势函数（Advantage）计算，对应公式里的At：1.优势函数用
Pillars-Creation·2023-08-19 08:03

大语言模型-RLHF(五)-PPO（Proximal Policy Optimization）原理&实现&代码逐行注释-论文导读

一，前言从openAI的论文可以看到，大语言模型的优化，分下面三个步骤，SFT，RM，PPO，我们跟随大神的步伐，来学习一下这三个步骤和代码实现，本章介绍PPO论文。上一章介绍了论文的核心点，那我们对照原文，看看大神们是怎么写的摘要首先对比强化学习几种不同的方法，deepQ-learning、policygradientmethods和naturalpolicygradientmethods。1，
Pillars-Creation·2023-08-19 08:03

大语言模型-RLHF(四)-PPO（Proximal Policy Optimization）原理&实现&代码逐行注释

前言从openAI的论文可以看到，大语言模型的优化，分下面三个步骤，SFT，RM，PPO，我们跟随大神的步伐，来学习一下这三个步骤和代码实现，本章介绍PPO原理要搞明白PPO首先需要搞明白下面几个概念一，策略梯度（PolicyGradient）策略梯度（PolicyGradient）是一种用于强化学习中的策略优化方法，其核心思想是直接优化策略函数。策略函数可以理解为一个神经网络π(a∣s)，描述的
Pillars-Creation·2023-08-19 08:33

大语言模型-RLHF(七)-PPO实践（Proximal Policy Optimization）原理&实现&代码逐行注释

从openAI的论文可以看到，大语言模型的优化，分下面三个步骤，SFT，RM，PPO，我们跟随大神的步伐，来学习一下这三个步骤和代码实现，本章介绍PPO实践。生活中，我们经常会遇到，希望chatgpt在指定内容范围内回答问题。目前的解决方案大致可以分为两大类，一类是知识库外挂，代表作如langchain。把chatgpt的结果转换为向量在知识库里检索。如下图，本质上最终还是一种向量检索，chatg
Pillars-Creation·2023-08-19 08:31
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