1.一小时实践入门 stable-baselines3
2.只用1块A100，就能训练自己的Llama-2模型！
3.大模型训练入门四
4.拆解大语言模型RLHF中的PPO
5.强化学习ppo算法源码

一小时实践入门 stable-baselines3

       Stable Baselines3是一个基于PyTorch的强化学习库，旨在提供清晰、简单且高效的实现。其目的源码支架是让研究人员和开发者能轻松地在强化学习项目中使用现代的深度强化学习算法。一小时内掌握Stable Baselines3，通过以下步骤，可获得基本理解及实际应用。

       学习计划包含：环境配置、基本概念与结构、简单示例运行、代码解析、自定义与实验。

       环境配置需创建虚拟环境，安装所需依赖，确保项目依赖管理清晰。

       理解基本概念与结构，通过浏览库源代码，了解稳定基线3的组织结构与实现。

       运行一个简单示例，使用PPO算法训练CartPole环境，熟悉库使用。

       详细解析示例代码，了解模型创建、训练、诚信源码交易测试等关键步骤及与其他强化学习代码的关联。

       尝试自定义与实验，修改代码使用不同算法、调整参数，探索对结果的影响。

       通过上述步骤，对Stable Baselines3有基本理解。保持实验心态，调整算法与参数，以优化结果。

       环境配置：创建虚拟环境，安装稳定基线3及其他依赖，确保项目开发环境独立。

       浏览源代码：理解稳定基线3结构，通过查看特定文件夹如common和算法文件夹，学习代码组织与实现。

       示例运行：使用PPO算法训练CartPole环境，直观了解库使用。

       代码解析：深入解析示例代码，理解关键组件如算法类、构造函数、学习方法等，与最佳实践对比。

       自定义实验：尝试不同算法，调整参数，水果配送系统源码观察结果，优化强化学习模型。

       通过一小时学习，掌握稳定基线3的使用，保持实验探索精神，优化强化学习项目。

只用1块A，就能训练自己的Llama-2模型！

       只需一行代码，你就能在自己数据上训练所有Llama-2模型，只需一个A GPU，甚至可以使用亿参数的模型。这得益于4bit和PEFT的高效技术。

       使用PPO微调语言模型主要涉及三个关键步骤。首先，生成（Rollout）：语言模型根据查询生成响应或连续文本。然后，评估（Evaluation）：使用评估函数、模型、人工反馈或组合对查询和生成响应进行评估。最后，优化（Optimization）：通过已训练模型和参考模型计算序列中每个令牌的对数概率。优化步骤中，使用查询和响应对来计算KL散度，作为额外奖励信号，梦想世界3源码确保生成响应不会偏离参考语言模型太远。PPO算法在此过程中进行训练。

       安装过程包括使用pip安装Python库。如需从源代码运行库中的示例，需先克隆代码仓库，然后使用pip安装。

       如果你想开发TRL库，使用可编辑模式进行安装。

       如何使用？

       使用SFTTrainer，一个transformers Trainer的轻量化封装，轻松在自定义数据集上微调语言模型或适配器。

       使用RewardTrainer，为查询和响应生成评估。评估可由人工参与，或作为另一个模型的输出。

       使用PPOTrainer，基于查询生成响应，随后对响应进行评估。评估过程可能涉及人工反馈，或另一个模型输出。

       对于更高级应用，如IMDB情感分类，请参考项目中的sentiment_tuning.py示例脚本。下面展示了优化前后，从模型中提取的logo设计 网站源码几个实例。

       了解更多信息，请访问GitHub项目地址：github.com/lvwerra/trl。

大模型训练入门四

       大模型训练的世界里，我们已经探讨了模型架构、并行框架优化和基础结构。接下来，PEFT步骤中的各种技术如Adapter、Prefix和Prompt，以及关键的RLHF方法，特别是PPO算法，成为了训练的核心。PPO，作为年OpenAI的创新，通过策略剪辑和优化，提升了训练的稳定性。强化学习框架的核心是智能体与环境的互动，基于MDP模型，通过Policy Gradient进行目标参数学习，包括Actor-Critic框架的演变，如A2C和A3C的形成。

       在Actor-Critic框架中，Policy Gradient方法通过Action-Value视角，结合Advantage函数，降低了方差，形成了以Action Reward为中心的Critic。而PPO在此基础上引入小步快走策略，通过KL距离限制和MSE项，进一步优化了策略更新。TRL项目提供了各种核心类，如SFT、RM和PPO，它们在模型训练中涉及数据处理、奖励计算和模型优化，例如PPOTrainer的训练过程涉及模型更新、奖励评估和梯度计算。

       CarperAI的trlx则支持多种强化学习训练方法，如PPOGPT和ILQLGPT，其中ILQL结合Q学习和Transformer，适用于语言模型的奖励优化，尽管调参相对复杂。PPO算法的源码在TRL库和trlx中都有体现，且两者在模型训练方面有着相似的损失函数设计。

       总的来说，大模型训练中，PPO算法是强化学习策略的重要部分，通过实际项目中的应用，我们能更深入理解其在模型优化中的作用和实现细节。后续还将继续研究其他框架的源码，以全面掌握大模型训练的奥秘。

拆解大语言模型RLHF中的PPO

       大多数介绍大语言模型RLHF的文章在提及PPO算法细节时往往止步于此，要么直接跳过，要么提供一个链接。实际上，LLM x PPO与传统PPO存在差异。在深入理解这一过程中，我经历了从困惑到自行探究的旅程。通过阅读相关论文源码和与同事的相互验证，我最终理解了大语言模型RLHF中的PPO算法。

       鉴于此，我认为分享我的理解是有价值的。这篇文章旨在详细分解大语言模型RLHF中的PPO算法，涵盖了采样、反馈和学习三个阶段。在阅读之前，建议对大语言模型RLHF的前两步有基本了解，即SFT Model和Reward Model的训练过程。本文旨在深入解释而非从零开始介绍强化学习。

       接下来，我将分阶段介绍大语言模型RLHF中的PPO算法，通过伪代码和计算图辅助理解。

       大语言模型的RLHF本质上是一个模型通过试错和学习不断优化自身的过程。在这个过程中，我们扮演教师角色，提出问题，模型则以“学生”的身份尝试给出答案。教师通过检查答案的正确性给予反馈，帮助模型逐步改进。

       采样阶段是模型根据提示输出答案的过程，是模型自行生成训练数据的过程。在PPO算法中，此阶段包括策略（policy）的采样，策略由演员模型和评论家模型组成，它们分别负责决策和评估。

       反馈阶段是奖励模型（Reward Model）对答案进行评分的过程，为模型提供正反两方面的指导。奖励模型通过计算匹配分数，衡量答案的正确性和合理性。

       学习阶段则是模型根据反馈进行自我改进的过程。在这一阶段，策略通过优化损失函数来强化优势动作，实现性能的提升。

       综上所述，大语言模型RLHF中的PPO算法通过采样、反馈和学习三个阶段，实现了模型的不断优化和改进。掌握这些细节后，我们可以探索更多应用，例如模型优化、改进策略等。

强化学习ppo算法源码

       在大模型训练的四个阶段中，强化学习阶段常常采用PPO算法，深入理解PPO算法与语言模型的融合可通过以下内容进行学习。以下代码解析主要参考了一篇清晰易懂的文章。

       通过TRL包中的PPO实现，我们来逐步分析其与语言模型的结合过程。核心代码涉及到question_tensors、response_tensors和rewards，分别代表输入、模型生成的回复和奖励模型对输入加回复的评分。

       训练过程中，trainer.step主要包含以下步骤：

       首先，将question_tensors和response_tensors输入语言模型，获取all_logprobs（每个token的对数概率）、logits_or_none（词表概率）、values（预估收益）和masks（掩码）。其中，如果没有设置return_logits=True，logits_or_none将为None，若设置则为[batch_size, response_length, vocab_size]。

       接着，将输入传递给参考语言模型，得到类似的结果。

       计算reward的过程涉及reference model和reward model，最终的奖励rewards通过compute_rewards函数计算，参考公式1和2。

       计算优势advantage，依据公式3和4调整。

       在epoch和batch中，对question_tensors和response_tensors再次处理，并设置return_logits=True，进入minbatch训练。

       训练中，loss分为critic_loss（评论家损失，参考公式8）和actor_loss（演员损失，参考公式7），两者通过公式9合并，反向传播更新语言模型参数。

       PPO相较于TRPO算法有两大改进：PPO-Penalty通过拉格朗日乘数法限制策略更新的KL散度，体现在actor_loss中的logprobs - old_logprobs；PPO-Clip则在目标函数中设定阈值，确保策略更新的平滑性，pg_losses2（加上正负号）部分体现了这一点。

       对于初学者来说，这个过程可能有些复杂，但理解和实践后，将有助于掌握PPO在语言模型中的应用。参考资源可继续深入学习。