RLHF 实践：原理、代码、踩坑以及解决方案

主要观点总结

本文主要介绍了基于DeepSpeed-Chat框架进行强化学习模型训练的过程，包括基本概念、关键步骤和遇到的坑及解决方案。文章详细介绍了Reward Model和RLHF的过程，包括模型结构、训练目标和整体流程。此外，还分享了在训练过程中遇到的坑和解决方案，以及一些提高训练效果的技巧。

关键观点总结

关键观点1: 文章概述了基于DeepSpeed-Chat框架进行强化学习模型训练的过程，包括基本概念和关键步骤。

介绍了文章的主要内容和结构。

关键观点2: 文章详细解释了Reward Model的概念和结构。

讲解了Reward Model的作用和如何构建模型结构。

关键观点3: 文章详细解释了RLHF的概念和流程。

介绍了RLHF的步骤和各个组件的作用。

关键观点4: 文章分享了训练过程中遇到的坑及解决方案。

讲解了如何避免和解决一些常见的问题。

关键观点5: 文章介绍了一些提高训练效果的技巧。

分享了一些提升模型性能的方法。

文章预览

作者：IlikeShuhuaMilk 原文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/635569455 仅用于学术分享，编辑：青稞AI       最近倒腾了一波RLHF，从ColossalAI到TRLX以及DeepSpeed-Chat，最后基于DeepSpeed-Chat成功训练上了自己的模型，最后效果也是肉眼可见的提升。对这一部分进行下总结，包括原理，代码以及踩坑与解决方案。 基本概念 首先还是解释一下一些概念，从NLP的角度举一些例子。 首先是RL中的Policy，State，Action。 • Policy π：这是我们需要学习的策略函数，我们使用语言模型来近似这个函数。 • State S：模型接受的输入句子，这里的话状态是无限的，因为输入可能为任意句子。 • Action A：根据所处的状态，策略函数做出动作。这里的话就是模型接受上文，预测下一个字符。这里的动作是有限集合，大小为vocab size。 RL概念图 接下来介绍Reward，Return，Q，V。 • Reward（奖励）： ………………………………