InstructGoose 使用教程

1. 项目介绍

InstructGoose 是一个开源项目，它实现了基于人类反馈的强化学习（RLHF）。该项目的目标是训练语言模型，使其能够遵循指令，并通过人类的反馈进行改进。InstructGoose 使用了预训练的 GPT-2 模型，并通过强化学习对其进行微调，以更好地理解和执行人类的指令。

2. 项目快速启动

安装

首先，需要从 PyPI 安装 InstructGoose：

pip install instruct-goose

或者，如果你想从源代码安装，可以执行以下步骤：

git clone https://github.com/xrsrke/instructGOOSE.git
cd instructGOOSE
pip install -e .

训练

以下是一个简单的训练脚本的示例，用于训练奖励模型：

from datasets import load_dataset
from torch.utils.data import DataLoader, random_split
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
import optim
from instruct_goose import Agent, RewardModel, RLHFTrainer, RLHFConfig, create_reference_model

# 加载数据集
dataset = load_dataset("imdb", split="train")
dataset, _ = random_split(dataset, lengths=[10, len(dataset) - 10])

# 创建数据加载器
train_dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)

# 加载预训练模型和分词器
model_base = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
reward_model = RewardModel("gpt2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2", padding_side="left")

# 创建 RL-based 语言模型代理和参考模型
model = Agent(model_base)
ref_model = create_reference_model(model)

# 训练模型
max_new_tokens = 20
generation_kwargs = {
    "min_length": -1,
    "top_k": 0.0,
    "top_p": 1.0,
    "do_sample": True,
    "pad_token_id": tokenizer.eos_token_id,
    "max_new_tokens": max_new_tokens
}
config = RLHFConfig()
N_EPOCH = 1

trainer = RLHFTrainer(model, ref_model, config)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)

for epoch in range(N_EPOCH):
    for batch in train_dataloader:
        inputs = tokenizer(batch["text"], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
        response_ids = model.generate(inputs["input_ids"], attention_mask=inputs["attention_mask"], **generation_kwargs)

        response_ids = response_ids[:, -max_new_tokens:]
        response_attention_mask = torch.ones_like(response_ids)

        with torch.no_grad():
            text_input_ids = torch.stack([torch.concat([q, r]) for q, r in zip(inputs["input_ids"], response_ids)], dim=0)
            rewards = reward_model(text_input_ids)

        loss = trainer.compute_loss(query_ids=inputs["input_ids"], query_attention_mask=inputs["attention_mask"], response_ids=response_ids, response_attention_mask=response_attention_mask, rewards=rewards)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        print(f"loss={loss}")

3. 应用案例和最佳实践

在此部分，您将找到 InstructGoose 的实际应用案例和最佳实践。由于项目主要是研究性质的，以下是一些可以考虑的最佳实践：

• 在训练模型之前，确保您有足够的数据来支持您的训练目标。
• 使用分布式训练来加速模型的训练过程。
• 在模型训练期间，定期监控损失和其他性能指标，以确保模型正在学习。

4. 典型生态项目

InstructGoose 是强化学习和自然语言处理领域的一个项目。以下是一些可能与 InstructGoose 互补的典型生态项目：

• Transformers：一个用于自然语言处理的库，提供了大量的预训练模型和工具。
• Datasets：一个用于加载和预处理数据集的库。
• PyTorch：一个流行的深度学习框架，用于构建和训练神经网络。

以上就是 InstructGoose 的使用教程，希望对您有所帮助！