Belöningsmodeller utforskade

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Mina Parham

AI Engineer

Processen hittills

Ett diagram som visar den del av RLHF-processen som hittills behandlats.

Processen hittills

Ett diagram som visar den del av RLHF-processen som hittills behandlats, med en pil som pekar mot nästa steg: belöningsmodeller.

Vad är en belöningsmodell?

Ett diagram som visar en AI-modell med en pil som pekar mot ett utdata.

Vad är en belöningsmodell?

Modellen informerar agenten
Agenten utvärderar modellen för att maximera belöningar

Ett diagram som visar en AI-modell och en agent informerad av ett belöningsschema med en pil som pekar mot ett utdata.

Använda belöningstrainern

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")

Träna belöningsmodellen

# 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

)

Träna belöningsmodellen

# 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()

Nu kör vi en övning!

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)