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理论上RLHF（强化学习）效果比sft好，也更难训练。ppo有采样阶段,步骤比较多,训练速度很慢.
记录下工作中使用llama-factory调试rlhf-ppo算法流程及参数配置,希望对大家有所帮助.
llama-factory版本: 0.8.2
一 rlhf流程
ppo训练流程图如下, 会用到多个模型, 但初始化阶段, 只需提供sft和reward模型就行.
四个子模型用途：
- Actor Model：演员模型，这就是我们想要训练的目标语言模型
- Reference Model：参考模型，它的作用是在RLHF阶段给语言模型增加一些“约束”，防止语言模型训歪。我们希望训练出来的Actor模型既能达到符合人类喜好的目的，又尽量让它和SFT模型不要差异太大。即希望两个模型的输出分布尽量相似，通过与Actor Model之间的KL散度控制。
- Critic Model：评论家模型，它的作用是预估总收益V->(t)，在RLHF中，我们不仅要训练模型生成符合人类喜好的内容的能力（Actor），也要提升模型对人类喜好量化判断的能力（Critic）。这就是Critic模型存在的意义。
- Reward Model：奖励模型，它的作用是计算即时收益R->(t) Actor/Critic Model. 在RLHF阶段是需要训练的；而Reward/Reference Model是参数冻结的。
整体算法流程如下：
训练sft模型
训练reward奖励模型
以sft模型初始化Reference和Actor模型，以奖励模型初始化Critic模型。其中，Actor与Critic模型权重可训练，Reference与Reward冻结权重，全程不更新。
rlhf-ppo执行过程分析(对应上图的step 3)：
第一步，我们准备一个batch的prompts
第二步，我们将这个batch的prompts喂给Actor模型，让它生成对应的responses
第三步，我们把prompt+responses喂给我们的Critic/Reward/Reference模型，让它生成用于计算actor/critic loss的数据，按照强化学习的术语，我们称这些数据为经验（experiences）。
第四步，我们根据这些经验，实际计算出actor/critic loss，然后更新Actor和Critic模型。
涉及的损失函数：
至此, 我们对RLHF-PPO工作原理已经有了清晰的认知. 若觉得上述文字不过瘾, 可以看我列出的几篇参考文献, 对ppo复杂的原理有深刻解读.
二 代码实践
2.1 数据准备: 需要准备sft指令微调和reward奖励模型的数据.
- sft数据格式
[ { "instruction": "<question>:查看备案有效期在今天之后的委托信息\nCREATE TABLE 委托备案信息 (序号 FLOAT,\n委托企业名称 VARCHAR(255),\n公司地址 VARCHAR(255),\n被委托企业名称 VARCHAR(255),\n委托产品名称 VARCHAR(255),\n备案日期 VARCHAR(255),\n备案有效期 VARCHAR(255));", "input": "", "output": "\nSELECT * FROM 委托备案信息 WHERE TO_DATE(备案有效期, 'YYYY-MM-DD') > NOW();\n" }, { "instruction": "<question>:哪些镇名拥有重点旅游村？\nCREATE TABLE 镇名休闲农业园区休闲农庄重点旅游村 (镇名 VARCHAR(255),\n休闲农业园区 VARCHAR(255),\n休闲农庄 VARCHAR(255),\n重点旅游村 VARCHAR(255));", "input": "", "output": "\nSELECT DISTINCT 镇名 FROM 镇名休闲农业园区休闲农庄重点旅游村 WHERE 重点旅游村 IS NOT NULL;\n" }, ... ] - reward数据格式固定,不能随意更改, 经过断点调试发现, 所有模型的reward数据都遵循以下格式, 其中chosen期望偏好, rejected是负向偏好.
[ { "conversations": [ { "from": "human", "value": "<question>:查看备案有效期在今天之后的委托信息\nCREATE TABLE 委托备案信息 (序号 FLOAT,\n委托企业名称 VARCHAR(255),\n公司地址 VARCHAR(255),\n被委托企业名称 VARCHAR(255),\n委托产品名称 VARCHAR(255),\n备案日期 VARCHAR(255),\n备案有效期 VARCHAR(255));" } ], "chosen": { "from": "gpt", "value": "\nSELECT * FROM 委托备案信息 WHERE TO_DATE(备案有效期, 'YYYY-MM-DD') > NOW();\n" }, "rejected": { "from": "gpt", "value": "SELECT * FROM 委托备案信息 WHERE 备案有效期 > NOW()" } }, { "conversations": [ { "from": "human", "value": "<question>:哪些镇名拥有重点旅游村？\nCREATE TABLE 镇名休闲农业园区休闲农庄重点旅游村 (镇名 VARCHAR(255),\n休闲农业园区 VARCHAR(255),\n休闲农庄 VARCHAR(255),\n重点旅游村 VARCHAR(255));" } ], "chosen": { "from": "gpt", "value": "\nSELECT DISTINCT 镇名 FROM 镇名休闲农业园区休闲农庄重点旅游村 WHERE 重点旅游村 IS NOT NULL;\n" }, "rejected": { "from": "gpt", "value": "SELECT DISTINCT 镇名 FROM PG库 WHERE 重点旅游村 IS NOT NULL;" } }, ... ] 2.2 训练代码
新版llama-factory不再使用shell脚本传参, 而是通过yaml文件完成, 之后通过以下代码, 根据传入yaml文件不同执行对应的训练任务.
import os import sys sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) from src.llamafactory.train.tuner import run_exp import yaml def main(yaml_path_): with open(yaml_path_, 'r', encoding='utf-8') as f: param = yaml.safe_load(f) run_exp(param) if __name__ == "__main__": #1.sft指令微调 # yaml_path = '../examples/yblir_configs/qwen2_lora_sft.yaml' # 2.奖励模型训练 # yaml_path = '../examples/yblir_configs/qwen2_lora_reward.yaml' # 3.rlhf-ppo训练 yaml_path = '../examples/yblir_configs/qwen2_lora_ppo.yaml' main(yaml_path) sft 超参: qwen2_lora_sft.yaml
# model model_name_or_path: E:\PyCharm\PreTrainModel\qwen2_7b #model_name_or_path: /media/xk/D6B8A862B8A8433B/data/qwen2_05b # method stage: sft do_train: true finetuning_type: lora lora_target: all # dataset dataset: train_clean dataset_dir: ../data template: qwen cutoff_len: 1024 #max_samples: 1000 overwrite_cache: true preprocessing_num_workers: 2 # output output_dir: E:\PyCharm\PreTrainModel\qwen2_7b_sft logging_steps: 10 save_steps: 100 plot_loss: true overwrite_output_dir: true # train per_device_train_batch_size: 4 gradient_accumulation_steps: 2 learning_rate: 1.0e-5 num_train_epochs: 3.0 lr_scheduler_type: cosine warmup_steps: 0.1 fp16: true # eval val_size: 0.1 per_device_eval_batch_size: 4 evaluation_strategy: steps eval_steps: 100 sft训练效果:
rm模型训练参数: qwen2_lora_reward.yaml
# 训练奖励模型 ### model model_name_or_path: /mnt/e/PyCharm/PreTrainModel/qwen2_7b ### method stage: rm do_train: true finetuning_type: lora lora_target: all ### dataset dataset: rw_data dataset_dir: ../data template: qwen cutoff_len: 1024 max_samples: 3000 overwrite_cache: true preprocessing_num_workers: 1 ### output output_dir: /mnt/e/PyCharm/PreTrainModel/qwen2_7b_rm logging_steps: 10 save_steps: 100 plot_loss: true overwrite_output_dir: true ### train per_device_train_batch_size: 2 gradient_accumulation_steps: 2 learning_rate: 1.0e-5 num_train_epochs: 3.0 lr_scheduler_type: cosine warmup_ratio: 0.1 fp16: true ddp_timeout: 180000000 ### eval val_size: 0.1 per_device_eval_batch_size: 2 eval_strategy: steps eval_steps: 500 rm训练效果:
***** eval metrics ***** epoch = 3.0 eval_accuracy = 1.0 eval_loss = 0.0 eval_runtime = 0:00:16.73 eval_samples_per_second = 17.923 eval_steps_per_second = 8.961 [INFO|modelcard.py:450] 2024-06-26 23:02:36,246 >> Dropping the following result as it does not have all the necessary fields: {'task': {'name': 'Causal Language Modeling', 'type': 'text-generation'}, 'metrics': [{'name': 'Accuracy', 'type': 'accuracy', 'value': 1.0}]} 
sft训练完成后,要先merge才能进行下一步ppo训练.
merge代码及配置文件:
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2024/5/17 23:21 # @Author : yblir # @File : lyb_merge_model.py # explain : # ======================================================= import os import sys sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) import yaml from src.llamafactory.train.tuner import export_model if __name__ == "__main__": with open('../examples/yblir_configs/qwen2_lora_sft_merge.yaml', 'r', encoding='utf-8') as f: param = yaml.safe_load(f) export_model(param) qwen2_lora_sft_merge.yaml
# Note: DO NOT use quantized model or quantization_bit when merging lora adapters # model model_name_or_path: E:\PyCharm\PreTrainModel\qwen2_7b adapter_name_or_path: E:\PyCharm\PreTrainModel\qwen2_7b_sft #model_name_or_path: /media/xk/D6B8A862B8A8433B/data/qwen2_05b #adapter_name_or_path: /media/xk/D6B8A862B8A8433B/data/qwen2_15b_rw template: qwen finetuning_type: lora # export export_dir: /mnt/e/PyCharm/PreTrainModel/qwen2_7b_sft_merge export_size: 2 export_device: cpu # 为true,保存为safetensors格式 export_legacy_format: true ppo训练: 使用merge后的sft模型. reward_model参数是rm训练的lora参数, 这样做的好处是节约显存, 不然24G显存根本没法训练7B大小的模型. 而弊端就是, 四个子模型的基座是同一个模型. 只有全量的full训练才能选择不同的模型. 目前看, 都用同一个模型也没发现什么问题.
ppo涉及数据采样, 训练很慢, 4090显卡, 对于以下参数, 显存占用约18G, 耗时约4.5小时才训练完.
### model model_name_or_path: /mnt/e/PyCharm/PreTrainModel/qwen2_7b_sft_merge reward_model: /mnt/e/PyCharm/PreTrainModel/qwen2_7b_rm ### method stage: ppo do_train: true finetuning_type: lora lora_target: all ### dataset # dataset: identity,alpaca_en_demo dataset: train_clean dataset_dir: ../data template: qwen cutoff_len: 1024 max_samples: 2000 overwrite_cache: true preprocessing_num_workers: 1 ### output output_dir: /mnt/e/PyCharm/PreTrainModel/qwen2_7b_sql_ppo_1_batch logging_steps: 10 save_steps: 100 plot_loss: true overwrite_output_dir: true ### train per_device_train_batch_size: 1 gradient_accumulation_steps: 8 learning_rate: 1.0e-5 num_train_epochs: 2.0 lr_scheduler_type: cosine warmup_ratio: 0.1 fp16: true ddp_timeout: 180000000 ### generate max_new_tokens: 512 top_k: 0 top_p: 0.9 ppo训练效果
ppo训练后进行推理, 使用merge后的sft模型进行的ppo的推理的基座模型, ppo训练的finetuning_type是lora, 因此最终保存的也是lora参数,
lyb_qwen_sft_predict.yaml
# model model_name_or_path: E:\PyCharm\PreTrainModel\qwen2_7b_sft_merge adapter_name_or_path: E:\PyCharm\PreTrainModel\qwen2_7b_sql_ppo_1_batch stage: sft finetuning_type: lora #lora_target: all #quantization_bit: 8 #infer_backend: vllm # dataset template: qwen #cutoff_len: 1024 一个简单的推理代码, 注意模型的输入数据, 与ppo训练时入参格式一样, 本文ppo训练使用的数据与sft是同一份.
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2024/6/16 20:50 # @Author : yblir # @File : lyb_lora_inference.py # explain : # ======================================================= import yaml import json from loguru import logger import time import sys from src.llamafactory.chat import ChatModel if __name__ == '__main__': with open('../examples/yblir_configs/lyb_qwen_sft_predict.yaml', 'r', encoding='utf-8') as f: param = yaml.safe_load(f) chat_model = ChatModel(param) with open('../data/tuning_sample.json', 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) # 预热 messages = [{"role": "user", "content": data[0]['instruction']}] _ = chat_model.chat(messages) predict_1000 = [] total_time = 0 for i, item in enumerate(data): messages = [{"role": "user", "content": item['instruction']}] t1 = time.time() res = chat_model.chat(messages) total_time += time.time() - t1 predict_1000.append(res[0].response_text) #print('-------------------------------------------------') print(i,'->',res[0].response_text) # sys.exit() if (i + 1) % 10 == 0: # logger.info(f'当前完成: {i + 1}') sys.exit() if i + 1 == 300: break # json_data = json.dumps(predict_1000, indent=4, ensure_ascii=False) # with open('saves2/qwen_7b_chat_lora_merge_vllm.json', 'w', encoding='utf-8') as f: # f.write(json_data) logger.success(f'写入完成, 总耗时:{total_time},平均耗时: {round((total_time / 300), 5)} s') sft与PPO部分推理结果比较, 具体指标要把sql放到数据库去跑一遍才知道, 结果在公司内网, 不再此列出了.
三 总结
除了ppo, dpo(Direct Preference Optimization:直接偏好优化)也是一种常见的调优手段, 不过多篇paper研究证明性能不如PPO, 在计算资源不足的情况下DPO也是个不过的选择,因为不需要训练奖励模型, 而且训练速度快,效果也比较稳定, 不像PPO那样很容易训崩.
其他LLM偏好对齐训练技术还有ORPO,IPO,CPO以及效果看起来很棒的KTO.
还有最新发表的RLOO,看起来比PPO更好更易训练.
这个领域发展太快, 脑子快不够用了.
四 参考文献
https://blog.csdn.net/sinat_37574187/article/details/138200789
https://blog.csdn.net/2301_78285120/article/details/134888984
https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/132614226
https://blog.csdn.net/qq_35812205/article/details/133563158
