LLM-PPO训练RLHF模型入门教程 | 成就一亿技术人!

概述

RM训练入门：探索RLHF-PPO模型的调试与训练过程。本文以LLM-PPO训练RLHF模型为背景，通过介绍理论对比与流程解析，实践代码与配置，以及训练配置参数详解，旨在帮助技术人深入理解RLHF-PPO模型的训练过程，并提供实用的代码示例。从数据准备到模型配置，再到PPO训练过程与效果评估，本文全面覆盖了从入门到实践的关键步骤，包括SFT与RM训练的超参配置，以及PPO训练过程中的采样与推理流程。通过与DPO和RLOO等方法的比较，总结了大模型领域的性能与资源消耗的平衡考量，推荐了关键文献与学习资源，助力技术人全面掌握RLHF-PPO模型的训练与应用。

RLHF-PPO模型入门概述 - 理论对比与流程解析

在强化学习领域，RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）与SFT（Sequence to Sequence fine-tuning）方法各有千秋。理论上，RLHF的效果往往优于SFT，但其训练难度相对较高。本文将通过使用Llama-factory提供的工具包进行RLHF-PPO模型的调试与训练流程记录，旨在帮助广大技术人更深入地理解RLHF-PPO模型的训练过程，并提供实用的代码示例。

实践代码与配置 - 数据准备与训练代码示例

数据准备：

data = [
    {
        "instruction": "查看备案有效期在今天之后的委托信息",
        "input": "",
        "output": "SELECT * FROM 委托备案信息 WHERE TO_DATE(备案有效期, 'YYYY-MM-DD') > NOW();"
    },
    {
        "instruction": "哪些镇名拥有重点旅游村？",
        "input": "",
        "output": "SELECT DISTINCT 镇名 FROM 镇名休闲农业园区休闲农庄重点旅游村 WHERE 重点旅游村 IS NOT NULL;"
    },
    # 更多数据...
]

训练代码：

import os
import sys

sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
from src.llamafactory.train.tuner import run_exp

def main(yaml_path):
    with open(yaml_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        param = yaml.safe_load(f)
    run_exp(param)

if __name__ == "__main__":
    yaml_path = '../examples/yblir_configs/qwen2_lora_ppo.yaml'
    main(yaml_path)

训练配置参数详解 - SFT与RM训练参数配置

训练配置参数对于模型性能至关重要，以下是几个关键参数的示例：

SFT训练超参：

model_name_or_path: E:\PyCharm\PreTrainModel\qwen2_7b
stage: sft
do_train: true
finetuning_type: lora
lora_target: all
dataset: train_clean
dataset_dir: ../data
template: qwen
cutoff_len: 1024
overwrite_cache: true
preprocessing_num_workers: 2
output_dir: E:\PyCharm\PreTrainModel\qwen2_7b_sft
logging_steps: 10
save_steps: 100
plot_loss: true
overwrite_output_dir: true
per_device_train_batch_size: 4
gradient_accumulation_steps: 2
learning_rate: 1.0e-5
num_train_epochs: 3.0
lr_scheduler_type: cosine
warmup_steps: 0.1
fp16: true
val_size: 0.1
per_device_eval_batch_size: 4
evaluation_strategy: steps
eval_steps: 100

RM训练参数：

model_name_or_path: /mnt/e/PyCharm/PreTrainModel/qwen2_7b
stage: rm
do_train: true
finetuning_type: lora
lora_target: all
dataset: rw_data
dataset_dir: ../data
template: qwen
cutoff_len: 1024
max_samples: 3000
overwrite_cache: true
preprocessing_num_workers: 1
output_dir: /mnt/e/PyCharm/PreTrainModel/qwen2_7b_rm
logging_steps: 10
save_steps: 100
plot_loss: true
overwrite_output_dir: true
per_device_train_batch_size: 2
gradient_accumulation_steps: 2
learning_rate: 1.0e-5
num_train_epochs: 3.0
lr_scheduler_type: cosine
warmup_ratio: 0.1
fp16: true
ddp_timeout: 180000000
val_size: 0.1
per_device_eval_batch_size: 2
eval_strategy: steps
eval_steps: 500

PPO训练过程与效果评估 - 采样与推理流程

PPO（Proximal Policy Optimization）训练过程倾向于通过采样来优化策略，相较于其他方法，其训练速度相对较慢。以下是一个简单的推理代码示例：

import yaml
import json
from loguru import logger
import time
import sys
from src.llamafactory.chat import ChatModel

def main(config_path):
    with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        params = yaml.safe_load(f)
    chat_model = ChatModel(params)
    with open('../data/tuning_sample.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
    messages = [{"role": "user", "content": item['instruction']} for item in data]
    responses = chat_model.chat(messages)
    for response in responses:
        print(response.response_text)

if __name__ == "__main__":
    config_path = '../examples/yblir_configs/lyb_qwen_sft_predict.yaml'
    main(config_path)

结果比较与总结 - 大模型发展趋势与选择原因

在大模型领域，性能与资源消耗之间的平衡是一个重要考量。虽然DPO（Direct Preference Optimization）等方法在计算资源有限的情况下表现出较好的性能稳定性，但在资源充足时，PPO通常能够提供更优的结果。此外，最新的研究如RLOO（Reinforcement Learning with Objective Optimization）在训练效率与效果上似乎有所突破，值得进一步关注。

参考文献与资源 - 关键文献与学习资源推荐

了解RLHF-PPO模型训练的深入信息，可以参考以下资源：

• CSDN博客：Llama-factory训练RLHF-PPO模型
• 论文：标题
• 书籍推荐：《深度学习与强化学习实战》

通过上述内容，读者可以全面了解从数据准备、模型配置、训练到评估的RLHF-PPO模型训练全过程，并通过实际代码示例进行实践操作。随着大模型技术的不断进步，这一领域的学习和应用将会不断扩展，期待技术人在此基础上继续探索和创新。