Menjelajahi model reward

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Mina Parham

AI Engineer

Proses sejauh ini

Diagram yang menunjukkan bagian proses RLHF yang telah dibahas.

Proses sejauh ini

Diagram yang menunjukkan bagian proses RLHF yang telah dibahas, dan panah ke langkah berikutnya: model reward.

Apa itu model reward?

Diagram yang menampilkan model AI dengan panah menuju output.

Apa itu model reward?

Model memberi masukan ke agen
Agen mengevaluasi model untuk memaksimalkan reward

Diagram yang menampilkan model AI dan agen dengan skema reward serta panah menuju output.

Menggunakan reward trainer

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")

Melatih model reward

# 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

)

Melatih model reward

# 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()

Ayo berlatih!

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)