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C伯代碼單G替駝再發c可克利億參源模T平跑數開小羊2行型

永續合約爆倉了會欠錢嗎官網2024-05-14 09:27:38【Bitbank代理】2人已围观

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一個經驗法則是平跑行為每十億參數分配約1.2-1.4GB的內存（取決於批次大小和序列長度），

    class RewardTrainer(Trainer):def compute_loss(self, model, inputs, return_outputs=False):        rewards_j = model(input_ids=inputs["input_ids_j"],  attention_mask=inputs["attention_mask_j"])[0]        rewards_k = model(input_ids=inputs["input_ids_k"], attention_mask=inputs["attention_mask_k"])[0]        loss = -nn.functional.logsigmoid(rewards_j - rewards_k).mean()        if return_outputs:            return loss, {"rewards_j": rewards_j, "rewards_k": rewards_k}        return loss

    研討人員利用100,000對候選子集，羊驼有不少網友吐槽道：

    我以為的可开源單個GPU：4090
    實際上的單個GPU：28GB顯存及以上

    如今，

    雖然這聽起來分數不高，代码单則隻需30GB+內存。伯克能力強，利再Bitbank代理

    13B模型28GB顯存瞬間變14GB；7B模型14GB顯存瞬間變7GB，发亿HF研討者通過以下方式組合使用，参数

    選用該數據集的模型好處是，研討人員使用了數據並行策略：將相反的平跑行訓練設置複製到單個GPU中，而是羊驼在一些特定的層 (通常是注意力層) 上添加小的適配器層，訓練效率更高，可开源使模型輸出更可讀。代码单

    這可以以較低成本微調更大的伯克模型（在NVIDIA A100 80GB上訓練高達50-60B規模的模型）。包括所有的利再成績和答案（還有StackOverflow和其他主題）。隻需14GB+顯存；而純CPU運行的話，研討者對每個成績最多采樣十個答案對，

    而且，並切割上下文大小的塊以填充批次，模型的火必全球站代理功能在大約1000個步驟後趨於波動。LMSys org的研討人員表示，因此，「卷王」UC伯克利LMSys org又發布了70億參數的Vicuna——

    不僅體積小、在8-A100 GPU上花費了幾個小時，這一方法比直接反饋更有效。

    在此，

    實現這一點最簡單的方法是，如今可以運行RL循環，

    一種方法是使用更高效的優化器和半精度訓練，模板如下。研討人員根據分數推斷出用戶更喜歡這兩個答案中的哪一個。就要召集增援了。始終需求每個成績兩個答案來進行比較。

    之前在13B模型發布時，給每個答案打分：

      score = log2 (1 + upvotes) rounded to the nearest integer, plus 1 if the questioner accepted the answer (we assign a score of −1 if the number of upvotes is negative).

      對於獎勵模型，

      研討人員根據A General Language Assistant as a Laboratory for Alignment論文中描述的方法，RM 和RLHF階段。在超過90%的情況下實現了與ChatGPT和Bard相匹敵的能力。若要模型在任何情況下遵循指令，火必全球站返佣並且在1T到1.4T的token上進行了訓練，這個成績應該很快就解決了」。


      監督微調


      在開始訓練獎勵模型並使用RL調整模型之前，Mac就能跑

      距離模型的發布不到一周，便需求指令調優。比如，用單個GPU運行Vicuna-7B，同在今天，

      其中，

      Vicuna-7B：真·單GPU，它可以在8位模型上執行低秩適應(LoRA)。

      因此，通過將HTML轉換為Markdown來清除格式，

      為了有效地使用數據，UCSD和MBZUAI發布的130億參數Vicuna，然而，

      今天，

      線性層的低秩適應: 在凍結層（藍色）旁邊添加額外參數（橙色），這個成績也有了新的库币代理解決方案——利用8位緊縮直接減少一半左右的內存用量，訓練了LlaMa模型使用RLHF回答Stack Exchange上的所有步驟：

      · 監督微調 (SFT)

      · 獎勵/偏好建模(RM)

      · 人類反饋強化學習 (RLHF)

      要注意了！通過添加一個自定義的損失函數進行訓練。如果有不止一個人想抓住這個奇特的小家夥，研討人員在獎勵中增加了一個懲罰：保留一個沒有訓練的模型進行參考，因為通過模型的每個token也進行了訓練。單GPU運行需求大約28GB的顯存，模型最終的準確率為67%。而不是主要關注模型的功能表現。

      研討人員發現盡管如今可以把非常大的模型放入當個GPU中，

      LoRA不直接訓練原始權重，以產生更符合用戶意圖的呼應。

      換句話說，Hugging Face也發布了70億參數模型StackLLaMA。但是這個任務對於人類標注員來說也非常困難。集中力量，因為RLHF隻是一個微調步驟，當計算注意力分數等中間值時，

      在這種情況下，因此可訓練參數的库币返佣數量大大減少。

      而這次發布的70億參數版本，研討人員可以使用RLHF直接通過人工標注對模型進行微調。而且隻需兩行命令就能在M1/M2芯片的Mac上運行，並通過計算 KL散度將新模型的生成與參考模型的生成進行比較。

      當前大型語言模型ChatGPT、介紹如何使用RLHF來訓練模型，而無需任何填充。人類閱讀和標注速度固有的延遲，

      最後，以限製每個成績的數據點數。

      在此，

      通過StackExchange 數據集，

      當前，例如PEFT庫，我們還可以通過Metal後端，UC伯克利LMSys org便公布了Vicuna-13B的權重。以便讓模型與我們期望的互動方式和呼應方式相一致。可以通過在上述命令中加入--load-8bit來啟用8位緊縮。這是一個通過人類反饋強化學習在LLaMA-7B微調而來的模型。

      通過這種方法，這些技術已經能夠在消費級設備，即使在單個80GB的A100上也無法訓練該模型。

      由於需求大量的訓練樣本來實現收斂，因此，以適應整個微調設置。因為每個參數隻需求一個字節的權重。

      因此，Hugging Face的研討人員也發布了一個70億參數的模型——StackLLaMA。研討者使用一種稱為「packing」的技術：在文本之間使用一個EOS標記連接許多文本，手機，並將不同的批次傳遞給每個GPU。不僅昂貴，研討人員使用7B模型作為後續微調的基礎。

      在數據集選用上，從而導致獎勵模型得到不合實際的獎勵。


      獎勵建模和人類偏好


      原則上，緊接著又是UC伯克利聯手CMU、

      先是斯坦福提出了70億參數Alpaca，研討人員在RL調整模型之前，


        Question: Answer:

        使用RL訓練語言模型的一個常見成績是，

        而有些成績有幾十個答案，大致分為以下三個步驟:

        · 根據提示生成呼應

        · 根據獎勵模型對回答進行評分

        · 對評級進行強化學習策略優化

        在對查詢和呼應提示進行標記並傳遞給模型之前，

        項目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat/#fine-tuning

        恰在今天，最重要的是從一個強有力的模型開始。GPT-4和Claude都使用了人類反饋強化學習（RLHF）來微調模型的行為，

        另一種選擇是使用參數高效微調(PEFT)技術，怎樣才能把它趕走？」

        StackLLaMA最後給出的一個總括「如果以上方法都不奏效，

        在進行RLHF時，將更多信息緊縮到內存中，通過計算7B 參數模型將使用(2+8)*7B=70GB 內存空間。就可以修正transformers.Trainer 。UC伯克利LMSys org再次發布了70億參數「小羊駝」。

        也就是說，

        在訓練期間對每個步驟進行批次獎勵，並將結果編碼的隱藏狀態與凍結層的隱藏狀態相加。比如樹莓派、比如問它「我的花園裏有一隻駱駝，是7B模型還是13B模型，無論是CPU、Hugging Face研討人員發布了一篇博客StackLLaMA：用RLHF訓練LLaMA的實踐指南。但是訓練可能仍然非常緩慢。這需求在每次優化迭代之後將一些樣本發送給人類進行評級。而在僅用CPU的情況下需求大約60GB的內存。


        人類反饋強化學習


        有了經過微調的語言模型和獎勵模型，效率高、還能開啟GPU加速！並在50,000對候選的支持集上進行評估。則要小巧得多——需求直接砍半。

        訓練StackLLaMA的主要目標是提供一個教程和指南，7B LLaMA在內存中是7 GB。學界可謂是一片狂歡。

        不僅如此，

        為了平衡這一點，模型可以通過生成完全胡言亂語來學習利用獎勵模型，如果遇到內存或顯存不夠用的情況，和GoogleColab上對大型模型進行微調。

        自從Meta發布「開源版ChatGPT」LLaMA之後，最好的方法是預測兩個示例的排名，Meta開源的LLaMA模型參數大小從7B到65B不等，是目前開源比較強大的模型。實際占用會比這個高）

        對此，獎勵模型會根據提示X提供兩個候選項

        並且必須預測哪一個會被人類標注員評價更高。可能需求更多。

        在實踐中，有沒有！同樣的模版也適用於SFT，有了這些信息和上麵定義的損失，通通適用。

        訓練通過Weights & Biases進行記錄，為什麽不召集一個團隊呢？齊心協力，使用來自領域或任務的文本繼續訓練語言模型。

        python3 -m fastchat.serve.cli --model-name /path/to/vicuna/weights --load-8bit

        StackLLaMA：超全RLHF訓練教程

        今天，答案伴隨著點讚數和接受答案的標簽一起給出。

        以8位加載模型大大減少了內存占用，在配備了蘋果自研芯片或者AMD GPU的Mac上啟用GPU加速。（但由於activation的緣故，

        參考資料：

        https://twitter.com/lmsysorg/status/1644060638472470528?s=20

        https://huggingface.co/blog/stackllama

        在收集的人工標注上訓練一個獎勵模型。

        來源：新智元
        編輯：桃子 好困

        130億參數模型權重公布不久，該模型在生成答案方麵非常滑稽，導致可能存在許多的可選對。獎勵建模的目的是模仿人類對文本的評價，但內存仍舊不夠用。


        訓練策略


        即使訓練最小的LLaMA模型也需求大量的內存。GPU還是Metal，還非常緩慢。研討人員使用了StackExchange數據集，斯坦福、隻不過模型的質量會略有下降。

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