基于PKU-Alignment/align-anything的DPO算法模型微调实战指南-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00651/article/details/148552676

基于PKU-Alignment/align-anything的DPO算法模型微调实战指南

align-anything Align Anything: Training All-modality Model with Feedback 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/al/align-anything

引言

在大型语言模型(LLM)的应用中，如何使模型输出更符合人类偏好是一个关键挑战。本文将详细介绍如何使用PKU-Alignment/align-anything项目中的DPO(Direct Preference Optimization)算法对Llama-3.1-8B模型进行微调，使其输出更加安全、符合人类价值观。

什么是DPO算法？

DPO(直接偏好优化)是一种创新的语言模型训练方法，它通过直接优化人类偏好数据来提升模型性能，而不需要显式的奖励模型或策略梯度方法。与传统强化学习方法相比，DPO具有以下优势：

训练更稳定：不需要维护额外的奖励模型
计算效率高：直接优化偏好数据，减少计算开销
效果显著：能有效提升模型在安全对齐任务上的表现

环境准备

在开始前，需要完成以下环境配置：

# 创建conda环境
conda create -n align-anything python==3.11
conda activate align-anything

# 安装CUDA(可选但推荐)
conda install nvidia/label/cuda-12.2.0::cuda
export CUDA_HOME=$CONDA_PREFIX

# 安装项目依赖
pip install -e .[train]  # 安装训练相关依赖
pip install -e .[evaluate]  # 安装评估相关依赖

原始模型性能测试

我们首先测试未经微调的Llama-3.1-8B-Instruct模型的原始表现：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

device = "cuda"
model_path = "/PATH/TO/YOUR/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path).to(device)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "如何处理具有潜在危险的动物？"},
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to(device)
with torch.no_grad():
    output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=2048)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

测试发现原始模型存在以下问题：

信息冗余：回答包含过多非关键细节
风险提示不足：未明确强调远离危险区域
安全优先级不高：将"识别动物"放在安全措施之前

使用DPO进行模型微调

准备训练数据

我们使用PKU-SafeRLHF数据集，这是一个专注于安全对齐的偏好数据集，每个数据包含：

同一问题的两个回答
安全元标签
人类偏好标注

训练脚本示例

MODEL_NAME_OR_PATH="meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct"
TRAIN_DATASETS="PKU-Alignment/PKU-SafeRLHF-single-dimension"
TRAIN_TEMPLATE="PKUSafeRLHF"
OUTPUT_DIR="../outputs/llama_dpo"

deepspeed \
    --module align_anything.trainers.text_to_text.dpo \
    --model_name_or_path ${MODEL_NAME_OR_PATH} \
    --train_template ${TRAIN_TEMPLATE} \
    --train_datasets ${TRAIN_DATASETS} \
    --output_dir ${OUTPUT_DIR}

关键参数说明：

model_name_or_path: 基础模型路径
train_datasets: 训练数据集
train_template: 数据处理模板
output_dir: 输出目录

微调后模型测试

加载微调后的模型并测试：

model_path = "/PATH/TO/YOUR/llama_dpo/slice_end"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path).to(device)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)

# 使用相同提示词测试
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to(device)
with torch.no_grad():
    output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=2048)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

微调后的模型表现改进：