低成本就能微调20B LLMs！高效训模型的神器：trl与peft

2023-01-19 23:22:39

使用 RLHF 和 PEFT 在消费级显卡上训练大型语言模型

简介

近年来，大型语言模型（LLM）已经取得了非凡的进步，在自然语言处理（NLP）的各个领域展现出了强大的能力。然而，训练和部署 LLM 通常需要大量的计算资源，这限制了许多研究人员和从业者充分发挥其潜力的能力。

RLHF：一种更有效的微调方法

为了克服这一挑战，研究人员开发了 RLHF（基于人类反馈的强化学习），一种新的微调方法。RLHF 利用人类反馈来指导模型的学习过程，显著提高了模型的性能。RLHF 的优势在于它不需要大量的训练数据，这使其可以在更小的显卡上训练，并具有更快的训练速度。

代码示例

以下是一个使用 RLHF 微调 LLM 的 Python 代码示例：

import transformers

# 加载预训练的 LLM 模型
model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")

# 定义微调数据集
train_dataset = transformers.Dataset.from_pandas(pd.DataFrame({"text": ["你好，我的名字是爱丽丝。"], "labels": [0]}))

# 创建 RLHF 训练器
trainer = transformers.Trainer(
    model,
    train_dataset=train_dataset,
    tokenizer=transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased"),
    args=transformers.TrainingArguments(num_train_epochs=10, per_device_train_batch_size=16)
)

# 开始微调
trainer.train()

PEFT：一种新的并行化训练框架

为了进一步提高训练效率，研究人员还开发了 PEFT（PyTorch 高效训练），一种新的并行化训练框架。PEFT 将模型的训练过程分解为多个部分，并以并行方式在不同的 GPU 上执行这些部分。这极大地提高了训练效率，使训练 LLM 成为可能。

代码示例

以下是一个使用 PEFT 并行化训练 LLM 的 Python 代码示例：

import transformers

# 加载预训练的 LLM 模型
model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")

# 创建 PEFT 训练器
trainer = transformers.Trainer(
    model,
    train_dataset=train_dataset,
    tokenizer=transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased"),
    args=transformers.TrainingArguments(num_train_epochs=10, per_device_train_batch_size=16, parallel=True)
)

# 开始微调
trainer.train()

结合 RLHF 和 PEFT

RLHF 和 PEFT 的结合可以显著提高 LLM 的微调效率，使在消费级显卡上微调 LLM 成为可能。这为许多研究人员和从业者提供了便利，使他们能够更轻松地构建和训练 LLM。

结论

RLHF 和 PEFT 的结合是训练 LLM 的强大工具，使在消费级显卡上进行微调成为可能。这对于研究人员和从业者来说是一个激动人心的发展，使他们能够更轻松地探索 LLM 的潜力。

常见问题解答

1. RLHF 和 PEFT 的主要区别是什么？

RLHF 是一种微调方法，使用人类反馈来指导模型的学习，而 PEFT 是一个并行化训练框架，用于提高训练效率。

2. 如何在消费级显卡上微调 LLM？

可以使用 RLHF 和 PEFT 的组合在消费级显卡上微调 LLM。RLHF 减少了所需的数据量，而 PEFT 提高了训练速度。

3. RLHF 的优点是什么？

RLHF 的优点包括：