Explorons les modèles de récompense

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Mina Parham

AI Engineer

Processus à ce jour

Schéma représentant la partie du processus RLHF couverte jusqu'ici.

Processus à ce jour

Schéma représentant la partie du processus RLHF couverte jusqu'ici, avec une flèche vers l'étape suivante : les modèles de récompense.

Qu'est-ce qu'un modèle de récompense ?

Schéma montrant un modèle d'IA avec une flèche vers une sortie.

Qu'est-ce qu'un modèle de récompense ?

Le modèle informe l'agent
L'agent évalue le modèle pour maximiser les récompenses

Schéma montrant un modèle d'IA et un agent guidé par un schéma de récompense, avec une flèche vers une sortie.

Utiliser le 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")

Entraîner le modèle de récompense

# 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

)

Entraîner le modèle de récompense

# 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()

Passons à la pratique !

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)