Rewardmodellen uitgelegd

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Mina Parham

AI Engineer

Proces tot nu toe

Een diagram van het deel van het RLHF-proces dat tot nu toe is behandeld.

Proces tot nu toe

Een diagram van het RLHF-deel tot nu toe, met een pijl naar de volgende stap: rewardmodellen.

Wat is een rewardmodel?

Een diagram met een AI-model en een pijl naar een output.

Wat is een rewardmodel?

Het model stuurt de agent aan
De agent beoordeelt het model om beloningen te maximaliseren

Een diagram met een AI-model en een agent gestuurd door een beloningsschema, met een pijl naar een output.

De reward trainer gebruiken

from trl import RewardTrainer, RewardConfig

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

from datasets import load_dataset

# Load pre-trained model and tokenizer
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("gpt2", num_labels=1)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")

# Load dataset in the required format
dataset = load_dataset("path/to/dataset")

Het rewardmodel trainen

# Define training arguments
training_args = RewardConfig(

    output_dir="path/to/output/dir",

    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,

    num_train_epochs=3,

    learning_rate=1e-3

)

Het rewardmodel trainen

# Initialize the RewardTrainer
trainer = RewardTrainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset["train"],
    eval_dataset=dataset["validation"],
    tokenizer=tokenizer,
)

# Train the reward model
trainer.train()

Laten we oefenen!

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)