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LLM-RLHF-Tuning

本项目从零实现了RLHF三阶段训练，并在文档中详细写了实现细节，欢迎大家交流讨论WeChat

主要内容：

  • 支持指令微调Alpaca模型
  • 支持训练Reward模型
  • 支持PPO算法训练RL模型
    • 支持基于两个基模型，两个lora的适配器，同时加载RM、SFT、Actor、Critic四个模型，支持accelerate分布式训练 （PPO算法实现细节）
    • 支持基于一个基模型，两个lora适配器，同时加载RM、SFT、Actor、Critic四个模型，支持accelerate、deepspeed训练
    • 支持基于一个基模型，一个lora适配器，Actor、Critic共享base model，同时实现RM、SFT、Actor、Critic四个模型功能，支持accelerate、deepspeed训练
  • 支持DPO算法训练模型

更新

  • [23/8/23] 支持LLaMA2模型训练；支持DPO训练；支持基于一个基模型、选择一个或两个lora适配器训练PPO、支持accelerate、deepspeed训练
  • [23/8/13] 支持LLaMA模型训练；支持基于两个基模型、两个lora的适配器训练PPO；支持accelerate分布式训练

功能

与开源的RLHF训练框架的功能进行对比

框架 SFT Train RM Train PPO Train DPO Train
Our ✅ ✅ ✅ ✅
Deepspeed-chat ✅ ✅ ✅
trl ✅ ✅ ✅ ✅
MOSS-RLHF ✅
PPO Train
框架 Accelerate Deepspeed Multi LORA 最低模型参数量 (7B为例)
Our ✅ ✅ ✅ single model size ～ 7B
Deepspeed-chat ✅ sft+rm+actor+critic ～ 28B
trl ✅ single model size（not use ref model）～ 7B
MOSS-RLHF actor model、critic model sft model、rm model sft+rm+actor+critic ～ 28B

使用指引

环境搭建

accelerate==0.21.0
datasets==2.13.1
scikit-learn==1.3.0
sentencepiece==0.1.99
tqdm==4.65.0
transformers==4.31.0
wandb==0.15.8
peft==0.4.0
torch==2.0.1
trl==0.5.0
deepspeed==0.10.0

支持模型

  • LLaMA
  • LLaMA2

支持训练方式

  • LoRA

训练细节

指令微调模型

训练奖励模型

PPO训练

DPO训练

TODO

  • 支持LLaMA2模型
  • 支持deepspeed训练
  • 支持DPO训练
  • PPO提升训练稳定性，实现ppo-max
  • 支持DDPO训练
  • 支持RRHF
  • 支持RAFT
  • 支持拒绝采样 RFT
  • 支持BLOOM模型
  • 支持Baichuan模型
  • 支持QLoRA训练

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