RLHF-Reward-Modeling 项目使用与配置指南

RLHF-Reward-Modeling 项目使用与配置指南

RLHF-Reward-Modeling Recipes to train reward model for RLHF. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rl/RLHF-Reward-Modeling

1. 项目目录结构及介绍

RLHF-Reward-Modeling 项目是一个用于训练奖励/偏好模型的开源项目，旨在支持深度强化学习（DRL）的偏好学习。项目的目录结构如下：

RLHF-Reward-Modeling/
├── armo-rm/             # ArmoRM 奖励模型代码
├── bradley-terry-rm/    # 经典的Bradley-Terry奖励模型代码
├── decision_tree/       # 决策树奖励模型代码
├── deepspeed_configs/   # Deepspeed 配置文件
├── LICENSE              # 项目许可证文件
├── math-rm/             # 数学奖励模型（PRM 和 ORM）代码
├── odin/                # Odin 奖励模型代码
├── pair-pm/             # 成对偏好模型代码
├── README.md            # 项目说明文件
├── useful_code/         # 有用的工具代码
└── .gitignore           # Git 忽略文件

每个子目录包含了相应模型的相关代码和配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动和运行主要依赖于各子模块中的 Python 脚本。以下是一些主要的启动文件：

• train.py：通常用于启动训练过程，可能位于各个子模块中。
• eval_reward_bench_bt.py：用于评估Bradley-Terry奖励模型在RewardBench数据集上的表现。

根据具体需要，用户可以选择相应的启动文件来执行训练或评估任务。

3. 项目的配置文件介绍

项目中的配置文件主要用于设置训练和评估过程中的参数。以下是一些常见的配置文件：

• config.yaml：位于各子模块中，包含模型的配置信息，如学习率、批大小、训练迭代次数等。
• deepspeed_configs/：包含使用Deepspeed进行分布式训练的配置文件。

用户可以根据自己的需求修改这些配置文件中的参数，以适应不同的训练场景。

请注意，具体的使用和配置方法可能还需要参考项目提供的官方文档和各子模块的README文件。

RLHF-Reward-Modeling Recipes to train reward model for RLHF. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rl/RLHF-Reward-Modeling