基于 Ray、DeepSpeed 和 HF Transformers 构建的高性能 RLHF 框架OpenRLHF

分类:大语言模型 | 热度:10 ℃

OpenLLMAI 团队推出基于 Ray、DeepSpeed 和 HF Transformers 构建的高性能 RLHF 框架OpenRLHF,它是一个用于训练大语言模型(LLM)的高效、可扩展且高性能的强化学习从人类反馈(RLHF)框架。RLHF是一种通过人类反馈来指导机器学习模型的训练方法,它在大型语言模型的训练中越来越受到关注,因为这种方法能够显著提升模型的性能。

GitHub:https://github.com/OpenLLMAI/OpenRLHF/blob/main/README_zh.md

例如,你是一个研究团队的一员,正在开发一个能够理解和生成自然语言的大型语言模型。使用OpenRLHF,你可以利用RLHF技术来训练这个模型,使其更好地符合人类的语言习惯和价值观。通过OpenRLHF的高效调度和资源优化,即使是具有70B参数的庞大模型,也能够在你的计算资源上进行训练,而无需担心内存和计算力的限制。此外,通过与Hugging Face的集成,你可以轻松地使用这个框架来训练和部署你的模型。

主要功能和特点:

  1. 高效扩展性:OpenRLHF能够支持超过70B(即700亿)参数的大型语言模型的训练。
  2. 优化资源利用:与传统的RLHF框架不同,OpenRLHF不将所有模型放在同一个GPU上,而是使用Ray、vLLM和DeepSpeed等技术,通过更高效的调度和资源管理来提升性能。
  3. 与Hugging Face集成:OpenRLHF与流行的Hugging Face库无缝集成,提供了一个即插即用的解决方案,确保了易用性。
  4. 多种对齐技术:实现了包括直接偏好优化(DPO)、Kahneman-Tversky优化(KTO)、条件SFT和拒绝采样等多种对齐算法。

工作原理:

  • 模型调度优化:使用Ray进行模型放置和细粒度编排,将RLHF中的四个模型(行动者、评价者、奖励模型、参考模型)分散到多个GPU上。
  • 性能优化:通过vLLM的张量并行性和高级技术(如连续批处理和分页注意力)来加速样本生成,支持更大的LLM。
  • 训练稳定性:采用多种技术来稳定PPO训练,如预测序列末端的奖励、分布式优势归一化等。
  • 易用性:提供一键式可训练脚本,与Hugging Face库完全兼容,方便用户指定模型和数据集名称或路径。

具体应用场景:

  1. 大型语言模型训练:适用于需要训练具有数十亿甚至更多参数的大型语言模型的场景。
  2. 模型微调:在预训练模型的基础上,通过RLHF进行微调,以适应特定的应用需求。
  3. 多奖励模型训练:支持在RLHF训练过程中使用多个奖励模型,以实现更灵活的模型对齐策略。
  4. 研究与开发:为研究人员和开发人员提供一个强大的工具,以探索和实现最新的LLM训练技术。
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