逻辑推理强化学习框架 Logic-RL 使用教程

逻辑推理强化学习框架 Logic-RL 使用教程

Logic-RL 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/Logic-RL

1. 项目介绍

Logic-RL 是一个基于规则强化学习的逻辑推理框架，旨在释放大型语言模型（LLM）的逻辑推理能力。该框架通过结合规则推理与强化学习，提升模型在逻辑问题上的表现。Logic-RL 在多个逻辑推理任务上取得了显著的成果，特别是在 Knights and Knaves (K&K) 等逻辑谜题上表现出色。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，创建一个名为 logic 的虚拟环境，并安装必要的依赖：

conda create -n logic python=3.9
conda activate logic
pip install torch==2.4.0
pip3 install vllm==0.6.3 ray
pip3 install flash-attn --no-build-isolation
pip install -e .

数据准备

你可以直接使用项目中的数据集，或者使用以下脚本准备自己的数据：

python ./examples/data_preprocess/kk.py \
--local_dir {processed_data_path} \
--data_path {raw_data_path}

请替换 {processed_data_path} 和 {raw_data_path} 为实际的数据路径。

模型训练

使用以下命令启动训练：

bash main_grpo.sh

此脚本会在激活的虚拟环境中执行训练，你需要在具有相应资源的机器上运行它（例如，使用 4×A100 80G GPU）。

3. 应用案例和最佳实践

Logic-RL 可以应用于多种逻辑推理任务。以下是一些使用 Logic-RL 的最佳实践：

• 任务定制化：针对特定任务调整奖励模型和训练策略。
• 数据预处理：确保输入数据的质量和一致性，以便模型能够更好地学习和泛化。
• 持续集成：集成自动化测试和持续集成流程，以确保代码质量和性能。

4. 典型生态项目

Logic-RL 的生态系统中包括以下典型项目：

• Verl：一个用于逻辑推理的库。
• TinyZero：一个轻量级逻辑推理框架。
• Knights and Knaves (K&K) puzzles dataset：一个用于逻辑谜题的数据集。

以上是 Logic-RL 的简要介绍和使用教程。通过遵循上述步骤，你可以快速启动项目，并探索 Logic-RL 在逻辑推理任务中的潜力。

Logic-RL 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/Logic-RL