【亲测免费】 Safe RLHF 开源项目教程

项目介绍

Safe RLHF（Safe Reinforcement Learning from Human Feedback）是一个由北京大学（PKU-Alignment团队）开发的高度模块化的开源RLHF框架。该项目旨在提供训练数据和可复现的代码管道，以支持通过Safe RLHF方法进行的约束对齐大型语言模型（LLM）研究。主要特点包括：

• 支持SFT、RLHF和Safe RLHF训练流行的预训练模型，如LLaMA、OPT、Baichuan等。
• 提供一个大型的人类标注数据集（高达100万对），包括有用和无害的偏好，以支持可复现的RLHF研究。
• 支持奖励模型和成本模型的训练，并提供预训练的检查点。
• 支持自定义参数和数据集进行SFT和RLHF训练。

项目快速启动

环境准备

首先，确保你已经安装了必要的依赖项：

pip install -r requirements.txt

克隆项目

git clone https://github.com/PKU-Alignment/safe-rlhf.git
cd safe-rlhf

运行示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用Safe RLHF进行模型训练：

from safe_rlhf import SafeRLHF

# 初始化Safe RLHF对象
safe_rlhf = SafeRLHF(model_name='LLaMA', dataset_path='path/to/dataset')

# 开始训练
safe_rlhf.train()

应用案例和最佳实践

案例一：使用Safe RLHF进行模型对齐

在这个案例中，我们将展示如何使用Safe RLHF框架对预训练的LLaMA模型进行对齐，以确保其输出符合特定的安全标准。

from safe_rlhf import SafeRLHF

# 初始化Safe RLHF对象
safe_rlhf = SafeRLHF(model_name='LLaMA', dataset_path='path/to/dataset')

# 设置对齐参数
safe_rlhf.set_alignment_params(safety_threshold=0.95)

# 开始对齐训练
safe_rlhf.align()

案例二：自定义数据集和参数

在这个案例中，我们将展示如何使用自定义数据集和参数进行训练。

from safe_rlhf import SafeRLHF

# 初始化Safe RLHF对象
safe_rlhf = SafeRLHF(model_name='LLaMA', dataset_path='path/to/custom_dataset')

# 设置自定义参数
custom_params = {
    'learning_rate': 0.001,
    'batch_size': 32,
    'epochs': 10
}

# 开始训练
safe_rlhf.train(custom_params=custom_params)

典型生态项目

项目一：DeepSpeed

DeepSpeed是一个用于大规模模型训练的深度学习优化库，可以与Safe RLHF结合使用，以提高训练效率和可扩展性。

项目二：Transformers

Transformers库由Hugging Face提供，包含了多种预训练的语言模型，如LLaMA、OPT等，这些模型可以与Safe RLHF框架无缝集成，进行进一步的训练和对齐。

项目三：LoRA

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效的模型微调技术，可以与Safe RLHF结合使用，以减少训练所需的内存和计算资源。

通过结合这些生态项目，Safe RLHF可以实现更高效、更安全的模型训练和对齐。