奖励模型解析

来自人类反馈的强化学习（RLHF）

Mina Parham

AI Engineer

当前进度

展示截至目前涵盖的 RLHF 流程部分的示意图。

当前进度

展示截至目前的 RLHF 流程示意图，并有一个箭头指向下一步：奖励模型。

什么是奖励模型？

一个图示：AI 模型，箭头指向输出。

什么是奖励模型？

模型为智能体提供信息
智能体评估模型以最大化奖励

一个图示：AI 模型与由奖励机制指导的智能体，箭头指向输出。

使用 RewardTrainer

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")

训练奖励模型

# 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

)

训练奖励模型

# 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()

Vamos praticar!

来自人类反馈的强化学习（RLHF）