RLHF讲解

已于 2023-11-13 02:34:54 修改
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分类专栏： LLM 文章标签： LLM RLHF PPO Actor-Critic
于 2023-11-13 02:34:20 首次发布
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RLHF包含了两个至关重要的步骤：

  1. 训练Reward Model
  2. 用Reward Model和SFT Model构造Reward Function，基于PPO算法来训练LLM
    1. frozen RM
    2. frozen SFT Model
    3. Actor π Φ R L \pi_{\Phi}^{R L} πΦRL​ initialized from SFT Model
    4. Critic V η V_\eta Vη​ initialized from RM

rlhf

参考

RLHF理论篇

一文读懂「RLHF」基于人类反馈的进行强化学习
女王の专属领地
01-18 3万+
RLHF就是基于人类反馈（Human Feedback）对语言模型进行强化学习（Reinforcement Learning），和一般的fine-tune过程乃至prompt tuning自然也不同。多种策略产生样本并收集人类反馈训练奖励模型训练强化学习策略，微调 LM首先需要一个预训练语言模型，通过大量的语料去训练出基础模型，对于ChatGPT来说就是GPT-3。还有一个可选的Human Augmented Text,又叫Fine-tune。
【LLM】RLHF机制（Reinforcement Learning from Human Feedback）
发现问题，并解决问题，批判性思维
07-11 1956
RLHF分为三个步骤 我做你看：有监督学习，从训练集中挑出一批prompt，人工对prompt写答案 你做我看：奖励模型训练，这次不人工写答案了，而是让GPT3给出几个候选答案，人工对其质量排序，Reward model学习一个打分器；这个让机器学习人类偏好的过程就是【对齐】，但可能会导致胡说八道，可以通过KL Divergence等方法解决。instructGPT中奖励模型的损失函数如下，其中 rθ(x,y) 是奖励模型对提示x和完成y的标量输出，具有参数θ，
深入理解RLHF技术
产品老A，7年互联网大厂AIPM，专注探索新型人机交互
06-24 1515
在《LLM对齐“3H原则”》这篇文章中，我们介绍了LLM与人类对齐的“3H”原则，但是这些对齐标准主要是基于人类认知进行设计的，具有一定的主观性。因此，直接通过优化目标来建模这些对齐标准较为困难。本文将介绍基于人类反馈的强化学习方法（RLHF），引入人类反馈的指导，以便更好地对齐大语言模型。
RLHF（从人类反馈中进行强化学习）详解（一）
TheJustice_的博客
05-30 5369
RLHF，即Reinforcement Learning from Human Feedback（从人类反馈中进行强化学习），是一种结合了机器学习中的强化学习算法与人类主观判断的训练技术。这种方法旨在利用人类的直觉和判断力来指导人工智能系统学习更复杂、更贴近人类期望的行为模式，尤其是在自然语言处理（NLP）和决策制定等领域。
大模型 通俗理解RLHF基础知识以及完整流程
最新发布
HUANGXIN9898的博客
06-12 1105
本文基于 huggingface 源码，对 RLHF 的实现过程做一个比较通俗的讲解。
详解大模型RLHF过程（配代码解读）
zenRRan的博客
08-31 4607
作者丨战士金@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/624589622编辑丨极市平台进NLP群—>加入NLP交流群导读本文结合代码详细讲解奖励模型训练和强化学习训练过程，大模型的强化学习微调过程看这篇就够了！一直都特别好奇大模型的强化学习微调是怎么做的，网上虽然相关文章不少，但找到的文章都是浅尝辄止说到用PPO训练，再细致深入的就没有讲了。。。只能自己看一看...
强化学习RLHF详解
sjtu_wyy的博客
04-11 1497
RLHF通过将人类偏好融入强化学习框架，显著提升了模型对齐复杂目标的能力，本文描述了RLHF的原理，并给出代码示例
大模型 | 通俗理解RLHF基础知识以及完整流程
老皮的博客
08-19 4863
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
大语言模型原理与工程实践：RLHF 实战框架
AI天才研究院
06-21 711
大语言模型原理与工程实践：RLHF 实战框架 1. 背景介绍 1.1 人工智能的崛起 人工智能(AI)技术在过去几年中取得了令人瞩目的进展,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)等领域。大型语言模型(LLM)的出现,
大语言模型原理与工程实践：RLHF 算法
AI天才研究院
06-11 849
1. 背景介绍 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机对人类语言的理解和生成。在NLP中，语言模型是一个重要的概念，它可以用来预测一个给定的序列的下一个单词或字符。近年来，随着深度学习技术的发展，大型语言模型的性能得到了极大的提升，这些模型可以用来生成自然语言文本、机器翻译、语音识别等任务。 在本文中，我们将
深入浅出讲 RLHF（RL with human feedback）
m0_72410588的博客
04-29 3718
RLHF 是一种基于强化学习的算法，通过结合人类专家的知识和经验来优化智能体的学习效果。与传统的强化学习算法相比，RLHF 不仅考虑到了智能体的行为奖励，还融合了人类专家的反馈信息，使得模型能够更快地学习到有效的策略。RLHF 是一种创新的强化学习算法，能够结合智能体自主学习和人类专家反馈两种不同的策略，加速模型的训练并提高模型的性能。与传统的强化学习算法相比，RLHF 具有更快的训练速度、更高的性能和更强的可解释性，为实际应用带来更多可能性。
什么是RLHF
热门推荐
盖瑞理的智汇说
05-11 1万+
*字面翻译：**RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。强化学习从人类反馈（RLHF）是一种先进的AI系统训练方法，它将强化学习与人类反馈相结合。它是一种通过将人类训练师的智慧和经验纳入模型训练过程中，创建更健壮的学习过程的方法。该技术涉及使用人类反馈创建奖励信号，然后通过强化学习来改善模型的行为。
RLHF：基于人类反馈（Human Feedback）对语言模型进行强化学习【Reinforcement Learning from Human Feedback】
u013250861的博客
12-30 1万+
因此，训练阶段，如果直接用人的偏好（或者说人的反馈）来对模型整体的输出结果计算reward或loss，显然是要比上面传统的“给定上下文，预测下一个词”的损失函数合理的多。基于这个思想，便引出了本文要讨论的对象——为了能刻画模型输出的整体质量（而不是单个词），人们往往用BLEU或ROUGH等评价指标来刻画模型输出与人类偏好的相近程度，但这也仅仅是在评价的层面，模型在训练的时候是见不到这些人类真实的偏好的。取得了巨大的成功，诞生了不少有意思的AI应用，例如AI写小说，AI写代码，AI画图甚至AI做视频等。
机器学习之RLHF（人类反馈强化学习）
JustinMars的博客
11-28 886
RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习） 是一种结合强化学习（RL）和人类偏好的方法，用于训练符合人类期望的模型。它通过引入人类反馈的奖励信号，指导智能体的学习过程，使其行为更符合人类的价值和目标。 RLHF 在训练大规模语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列）和机器人、推荐系统等领域都取得了显著效果。以下是其关键思想、主要流程及应用解析。
RLHF微调：从原理到实践的全面指南
AI天才研究院
03-01 1644
1. 背景介绍 1.1 什么是微调 微调（Fine-tuning）是一种迁移学习技术，通过在预训练模型的基础上进行微调，使模型能够适应新的任务。这种方法在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成果。本文将介绍一种名为RLHF（Reinforcement Learning with Hindsight
基于人类反馈的强化学习微调 (RLHF) (Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Fine-tuning)
YPeng_Gao的博客
03-13 1403
从 RLHF 的必要性、核心目标， 到完整流程 (SFT 模型训练、奖励模型训练、强化学习训练) 和关键算法 (PPO)， 再到 RLHF 面临的挑战和未来展望， 我们对 RLHF 进行了全方位、深层次的剖析。RLHF 并非一蹴而就， 而是一个精细的三阶段训练流程， 每一步都环环相扣， 共同构建了 RLHF 的完整技术体系， 最终打造出更聪明的模型。KL 散度可以衡量两个概率分布的相似程度， KL 散度越大， 说明新旧 Policy 差异越大， 惩罚也越大。
从“通才”到“专家”：SFT与RLHF如何让你的AI真正“懂”你的业务？
老皮的博客
01-07 938
在实际应用中，选择合适的微调技术，可以使AI模型在特定场景中发挥更强大的性能。无论是在电商、法律、旅游还是医疗等行业，微调技术的运用都能为企业带来更加精准的业务决策、更加个性化的用户体验，并进一步推动智能化应用的落地与发展。微调不仅是提高AI模型质量的技术手段，更是推动行业创新与发展的催化剂。在未来，随着AI技术的不断发展和成熟，微调技术将会在更多领域中发挥重要作用，帮助我们走向更加智能化的未来。
大模型中的RLHF
强化学习曾小健
05-23 2172
在RLHF中，我们的目标是通过优化一个策略（policy），使得模型在给定任务下的表现最优。状态空间S：模型可能的所有状态。动作空间A：模型可能采取的所有动作。策略π：从状态空间到动作空间的映射，表示模型在每个状态下采取动作的概率分布。单状态-动作奖励R(s,a)在这种情况下，奖励只依赖于当前状态 s 和当前动作 �a。状态-动作-后继状态奖励R(s,a,s′)这里，奖励不仅依赖于当前状态 �s 和动作 �a，而且还依赖于采取动作 �a 之后到达的下一个状态 �′s′。
基于人类反馈的强化学习(RLHF)[译]
yujianmin1990的专栏
02-24 5259
一篇关于RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）的，翻过来以飨读者。
基于TRL实现rlhf
04-03
<think>好的，我现在需要回答用户关于如何使用TRL实现RLHF的示例代码和教程的问题。首先，我需要回顾一下TRL库的基本信息。TRL（Transformer Reinforcement Learning）是Hugging Face推出的一个库，专门用于结合强化学习和Transformer模型，特别是在自然语言处理任务中应用RLHF。 用户的需求很明确，他们想要一个具体的示例代码和教程。因此，我需要先确定TRL是否支持RLHF，以及相关的文档在哪里。根据之前的引用，用户提到了Hugging Face的TRL库，所以应该参考他们的官方文档。接下来，我需要查找TRL库中关于RLHF的示例，比如训练一个奖励模型、使用PPO算法进行策略优化等步骤。 然后，我需要考虑代码的结构。通常，RLHF包括几个步骤：预训练语言模型、收集人类反馈数据训练奖励模型，然后使用强化学习算法（如PPO）来优化策略。TRL可能已经封装了这些步骤，所以需要查看是否有现成的示例代码。 另外，用户提到了引用中的其他项目，比如OpenAI的lm-human-preferences，但用户现在关注的是TRL，所以重点应放在TRL上。同时，用户提供的引用2中的代码示例可能是一个简单的助手初始化，但需要将其与TRL的RLHF流程结合起来。 接下来，我需要确保代码示例的正确性。可能需要导入必要的模块，如AutoModelForCausalLMWithValueHead、PPOTrainer等。然后，加载预训练模型和分词器，准备数据集，定义奖励模型，设置PPO训练参数，最后进行训练循环。 同时，要处理用户可能的疑问，比如如何安装TRL库，如何处理数据格式，如何调整超参数等。此外，还需要提到可能的常见问题，比如依赖项冲突或版本问题，建议使用虚拟环境。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步探索，比如TRL的其他应用、奖励模型的设计、处理大规模数据的方法等。需要确保引用正确，引用1提到了RLHF模板，引用2和3提供了其他项目示例，但用户主要需要TRL相关的信息，所以可能需要参考TRL的官方文档作为主要引用源，但用户提供的引用中没有TRL的具体引用，所以可能需要调整引用标记，或者指出参考了Hugging Face的文档。 总结步骤： 1. 介绍TRL库及其在RLHF中的应用。 2. 分步骤讲解实现流程：安装、准备模型和数据集、训练奖励模型、PPO优化。 3. 提供示例代码，包括初始化模型、训练循环等。 4. 注意事项和常见问题。 5. 生成相关问题。</think>### 如何基于TRL实现RLHF的示例及教程 强化学习与人类反馈（RLHF）通过结合人类偏好和强化学习优化模型输出质量，在对话生成、内容摘要等任务中效果显著。以下是基于Hugging Face的$trl$库实现RLHF的完整流程： --- #### 1. **环境准备** ```bash pip install trl datasets transformers torch ``` --- #### 2. **实现步骤** **a. 加载预训练语言模型** 使用`AutoModelForCausalLMWithValueHead`加载支持强化学习的模型： ```python from transformers import AutoTokenizer from trl import AutoModelForCausalLMWithValueHead model_name = "gpt2" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLMWithValueHead.from_pretrained(model_name) ``` **b. 准备人类偏好数据集** 数据集需包含输入文本和人类标注的偏好标签（如质量评分）[^1]： ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("imdb", split="train") # 示例数据集，需替换为实际RLHF数据 ``` **c. 定义奖励模型** 奖励模型将人类反馈转换为数值奖励。可直接复用预训练模型或微调： ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification reward_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("roberta-base") ``` **d. 配置PPO训练器** 使用Proximal Policy Optimization (PPO)算法优化策略： ```python from trl import PPOTrainer, PPOConfig ppo_config = PPOConfig( batch_size=32, learning_rate=1.4e-5, ) ppo_trainer = PPOTrainer(ppo_config, model, tokenizer, dataset=dataset) ``` **e. 训练循环** ```python for epoch in range(10): for batch in ppo_trainer.dataloader: # 生成模型响应 query = batch["input_ids"] response = model.generate(query) # 计算奖励（需根据实际奖励模型实现） rewards = reward_model(response, attention_mask=...).logits # PPO优化步骤 stats = ppo_trainer.step([query], [response], [rewards]) print(f"Epoch {epoch}: Reward={stats['ppo/returns/mean']}") ``` --- #### 3. **关键注意事项** - **奖励模型设计**：奖励模型需准确反映人类偏好，可通过对比学习（如Pairwise Ranking）训练[^3] - **超参数调优**：PPO对学习率、批次大小敏感，需多次实验调整 - **计算资源**：建议使用GPU加速，若数据量大可启用混合精度训练 ---
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