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。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考