基于RLHF_in_notebooks项目的监督微调(SFT)实战指南

什么是监督微调(SFT)

监督微调(Supervised Fine-Tuning)是强化学习人类反馈(RLHF)训练流程中的第一步关键环节。在RLHF框架中，SFT的主要作用是对预训练语言模型进行初步调整，使其更好地适应特定任务或领域。

环境准备

在开始SFT之前，我们需要准备以下组件：

1. 基础模型：通常选择预训练好的语言模型，如GPT-2
2. 数据集：用于微调的训练数据
3. 分词器：与模型配套的分词工具

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = 'gpt2'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

分词器使用详解

基础分词操作

分词器是NLP处理中的关键组件，它将原始文本转换为模型可以理解的数字序列：

text = "Hello, this is the first step of RLHF training."
tokens = tokenizer(text)
print(tokens)

批量处理

实际应用中，我们通常需要处理批量文本：

texts = ['Hello, this is the first step of RLHF training.', 
         'I have a dog', 
         'I also have a cat']
tokens_obj = tokenizer(texts)

数据集处理实战

加载标准数据集

我们使用SST-2(Stanford Sentiment Treebank)数据集作为示例：

from datasets import load_dataset
dataset_name = 'sst2'
ds = load_dataset(dataset_name)

数据集分割

将数据集划分为训练集和验证集是标准做法：

ds_train, ds_val = ds['train'], ds['validation']

数据集批处理

批处理可以显著提高训练效率：

# 获取前10个样本
ds_train[:10]

数据集分词处理

自定义分词函数

我们需要为数据集创建专门的分词函数：

def tokenize(batch):
    return tokenizer(batch['sentence'])

应用分词处理

使用map函数高效处理整个数据集：

map_kwargs = {
    'batched': True,
    'batch_size': 512,
    'remove_columns': ['idx', 'sentence', 'label']
}

tokenized_dataset_train = ds_train.map(tokenize, **map_kwargs)
tokenized_dataset_val = ds_val.map(tokenize, **map_kwargs)

数据过滤

过滤掉过短的样本可以提高训练质量：

tokenized_dataset_train = tokenized_dataset_train.filter(lambda x: len(x['input_ids']) > 5)
tokenized_dataset_val = tokenized_dataset_val.filter(lambda x: len(x['input_ids']) > 5)

数据加载器准备

设置PyTorch格式

将数据集转换为PyTorch张量格式：

tokenized_dataset_train.set_format(type='torch')
tokenized_dataset_val.set_format(type='torch')

填充(Padding)处理

处理变长序列是NLP中的常见需求：

# 检查填充token设置
print(tokenizer.pad_token)

# 使用EOS token作为填充token
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

关键技巧与注意事项

1. 批量大小选择：根据GPU内存合理设置batch_size，通常从32或64开始尝试

2. 序列长度过滤：过滤过短序列可以避免训练不稳定，但阈值需要根据任务调整

3. 填充策略：使用EOS token作为填充token是常见做法，但要注意在计算损失时忽略填充部分

4. 验证集重要性：始终保留验证集用于监控模型性能，防止过拟合

5. 硬件考量：对于大型模型，可能需要使用梯度累积等技术来模拟更大的batch size

总结

监督微调是RLHF流程中至关重要的第一步。通过本教程，我们系统性地学习了如何：

1. 初始化预训练模型和分词器
2. 加载和处理文本数据集
3. 实现高效的分词和批处理流程
4. 准备适合模型训练的数据加载器

这些基础工作为后续的强化学习人类反馈阶段奠定了坚实基础。在实际应用中，可能需要根据具体任务调整数据处理细节，但核心流程保持一致。