为了实现无缝的训练体验，我们遵循 InstructGPT 论文的方法，并在 DeepSpeed-Chat 中整合了一个端到端的训练流程，如图 1 所示。
图 1: DeepSpeed-Chat 的 RLHF 训练流程图示，包含了一些可选择的功能。
我们的流程包括三个主要步骤：
- 步骤1：监督微调（SFT） —— 使用精选的人类回答来微调预训练的语言模型以应对各种查询；
- 步骤2：奖励模型微调 —— 使用一个包含人类对同一查询的多个答案打分的数据集来训练一个独立的（通常比 SFT 小的）奖励模型（RW）；
- 步骤3：RLHF 训练 —— 利用 Proximal Policy Optimization（PPO）算法，根据 RW 模型的奖励反馈进一步微调 SFT 模型。
在步骤3中，我们提供了两个额外的功能，以帮助提高模型质量：
- 指数移动平均（EMA） —— 可以选择基于 EMA 的检查点进行最终评估
- 混合训练 —— 将预训练目标（即下一个单词预测）与 PPO 目标混合，以防止在像 SQuAD2.0 这样的公开基准测试中的性能损失
这两个训练功能，EMA 和混合训练，常常被其他的开源框架所忽略，因为它们并不会妨碍训练的进行。然而，根据 InstructGPT，EMA 通常比传统的最终训练模型提供更好的响应质量，而混合训练可以帮助模型保持预训练基准解决能力。因此，我们为用户提供这些功能，以便充分获得 InstructGPT 中描述的训练体验，并争取更高的模型质量。
除了与 InstructGPT 论文高度一致外，我们还提供了一项方便的功能，以支持研究人员和从业者使用多个数据资源训练他们自己的 RLHF 模型：
- 数据抽象和混合能力： DeepSpeed-Chat 能够使用多个不同来源的数据集训练模型以获得更好的模型质量。它配备了（1）一个抽象数据集层，以统一不同数据集的格式；以及（2）数据拆分/混合功能，以便多个数据集在 3 个训练阶段中被适当地混合然后拆分。
在我们之前的章节中，你可以看到使用整个 DeepSpeed-Chat 训练模型在多轮对话中的表现。
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/Yun246070.html
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