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潍坊的网站建设,wordpress多功能图片主题,文化馆网站建设情况,wordpress还是discuzPPO#xff08;Proximal Policy Optimization#xff0c;近端策略优化#xff09;是一种常见的强化学习算法#xff0c;尤其用于训练语言模型#xff0c;特别是在需要进行模型优化以符合特定目标时。在语言模型的微调过程中#xff0c;PPO被用来通过人类反馈、情感分析或…PPOProximal Policy Optimization近端策略优化是一种常见的强化学习算法尤其用于训练语言模型特别是在需要进行模型优化以符合特定目标时。在语言模型的微调过程中PPO被用来通过人类反馈、情感分析或其他奖励机制来改善模型的输出质量。在这篇文章中我们将详细介绍PPO如何运作特别是如何用它来微调GPT-2模型以生成积极的IMDB电影评论。一、PPO的基本原理PPO 是一种基于强化学习的优化算法它通过多个步骤来不断调整策略网络在这里是语言模型以生成更符合预期目标的输出。PPO的工作流程大致如下Rollout回放语言模型根据给定的输入query生成一个响应response。Evaluation评估对生成的查询和响应进行评估评估的方式可以是使用一个预训练的分类器比如BERT进行情感分析也可以结合人工反馈。评估结果为每个查询/响应对生成一个标量奖励值。Optimization优化通过对生成的查询/响应对计算序列中标记的对数概率并根据训练模型与参考模型之间的KL散度Kullback-Leibler Divergence来进行优化确保生成的响应不会偏离参考语言模型太远。通过这种方式PPO优化模型以使其生成更符合目标的输出。为了实现这一目标我们需要将PPO的优化流程应用到GPT-2上目标是使生成的电影评论更加积极。二、微调GPT-2生成积极评论我们使用IMDB数据集进行训练该数据集包含50,000条电影评论已标注为“积极”或“消极”。在这个实验中我们微调GPT-2模型使其生成积极的电影评论。GPT-2在输入时只接受评论的开头部分模型需要生成后续的内容。为了确保生成的评论积极我们使用BERT情感分类器来分析生成的句子情感并将分类器的输出作为PPO训练的奖励信号。实验步骤1、下载并准备数据首先我们需要从Hugging Face下载IMDB数据集并加载相应的模型。export HF_ENDPOINThttps://hf-mirror.com huggingface-cli download --resume-download stanfordnlp/imdb --local-dir dataset/imdb --repo-type dataset huggingface-cli download --resume-download lvwerra/gpt2-imdb --local-dir model/gpt2-imdb huggingface-cli download --resume-download lvwerra/distilbert-imdb --local-dir model/distilbert-imdb2、配置PPO和训练环境我们通过设置PPO的配置文件来定义模型、学习率等参数并初始化训练环境。from trl import PPOTrainer, PPOConfig, AutoModelForCausalLMWithValueHead config PPOConfig( model_namemodel/gpt2-imdb, learning_rate1.41e-5, log_withwandb, ) ppo_trainer PPOTrainer(config, model, ref_model, tokenizer, datasetdataset, data_collatorcollator)3、情感分析为了为模型提供奖励信号我们加载一个BERT分类器这个分类器会分析生成的文本情感并返回一个正面或负面的评分。sentiment_pipe pipeline( sentiment-analysis, modelmodel/distilbert-imdb, devicedevice )4、生成文本对于每一个输入的查询GPT-2将生成一段响应。为了控制生成的文本长度和多样性我们设置了相关的生成参数并确保使用采样sampling方法生成响应。gen_kwargs { min_length: -1, top_k: 0.0, top_p: 1.0, do_sample: True, pad_token_id: tokenizer.eos_token_id, }5、PPO优化过程训练的核心部分是在PPO优化的框架下执行的。每一轮训练中PPO会使用查询和响应的三元组query, response, reward来更新策略网络并计算与参考模型之间的KL散度。for epoch, batch in enumerate(tqdm(ppo_trainer.dataloader)): query_tensors batch[input_ids] # 生成响应 response_tensors [] for query in query_tensors: gen_len output_length_sampler() query_response ppo_trainer.generate(query, **generation_kwargs).squeeze() response_len len(query_response) - len(query) response_tensors.append(query_response[-response_len:]) batch[response] [tokenizer.decode(r.squeeze()) for r in response_tensors] # 计算情感得分 texts [q r for q, r in zip(batch[query], batch[response])] pipe_outputs sentiment_pipe(texts, **sent_kwargs) positive_scores [ item[score] for output in pipe_outputs for item in output if item[label] POSITIVE ] rewards [torch.tensor(score) for score in positive_scores] # 进行PPO优化 stats ppo_trainer.step(query_tensors, response_tensors, rewards) ppo_trainer.log_stats(stats, batch, rewards)三、结果展示经过多轮训练后我们观察到模型在生成的评论情感上有了显著的提高。例如在未优化和优化后的评论之间我们可以看到情感得分的差异。从上表可以看出优化后的模型生成的评论情感更加积极奖励得分也有了明显的提升。四、后续工作训练完成后我们将优化后的模型保存以供后续使用model.save_pretrained(model/gpt2-imdb-pos-v2) tokenizer.save_pretrained(model/gpt2-imdb-pos-v2)这样微调后的GPT-2模型可以用来生成更多符合情感需求的文本应用于各种实际场景中。五、总结PPO通过引入情感分析等外部奖励信号来优化语言模型从而使得模型能够生成符合特定目标的内容。通过PPO优化我们可以训练GPT-2等语言模型以生成积极的电影评论。在实际应用中PPO提供了一种有效的手段来微调大规模语言模型使其在特定任务上表现更好。六、如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】