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

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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