alignment-handbook 入门指南 - 打造稳健的语言模型对齐流程

什么是 alignment-handbook?

alignment-handbook 是由 Hugging Face 团队开发的一套语言模型对齐训练方案,旨在提供一系列稳健的训练方法,帮助研究人员和开发者训练出更符合人类偏好的 AI 模型。该项目的核心目标是填补当前公开资源的空白,为社区提供全面的语言模型对齐训练指南。

项目背景

随着 ChatGPT 的爆红和 Llama 系列模型的开源,语言模型对齐训练成为了 AI 领域的热门话题。然而,如何收集适当的训练数据、选择合适的训练方法以及评估模型性能,仍然是许多研究人员和开发者面临的挑战。alignment-handbook 项目正是为了解决这些问题而生。

主要内容

alignment-handbook 包含以下几个核心部分:

1. 持续预训练:适应新的语言或领域,或通过在新数据集上继续预训练来改进模型。

2. 监督微调:教导语言模型遵循指令,并提供如何收集和整理训练数据集的技巧。

3. 奖励建模:教导语言模型根据人类或 AI 偏好区分模型响应。

4. 拒绝采样:一种简单但强大的技术,用于提升 SFT 模型的性能。

5. 直接偏好优化 (DPO):作为 PPO 的强大和有前景的替代方案。

6. 比值偏好优化 (ORPO):一种将 SFT 和 DPO 结合在单个阶段的技术,用于根据人类偏好微调语言模型。

如何使用 alignment-handbook

要开始使用 alignment-handbook,您可以按照以下步骤进行:

1. 克隆项目仓库:

git clone https://github.com/huggingface/alignment-handbook.git
cd ./alignment-handbook/

2. 安装依赖:

python -m pip install .
python -m pip install flash-attn --no-build-isolation

3. 登录 Hugging Face 账号:

huggingface-cli login

4. 安装 Git LFS:

sudo apt-get install git-lfs

完成上述步骤后,您就可以开始探索 scripts 和 recipes 目录,了解如何训练各种模型了。

最新动态

alignment-handbook 项目一直在不断更新和完善。以下是一些最新的重要更新:

• 2024年8月18日:发布 SmolLM-Instruct v0.2,以及用于微调小型 LLM 的方案。
• 2024年4月12日:发布 Zephyr 141B (A35B),以及用 ORPO 微调 Mixtral 8x22B 的方案。
• 2024年3月12日:发布 StarChat2 15B,以及训练能力强大的编码助手的方案。

资源链接

• GitHub 仓库
• 模型与数据集集合
• 技术报告
• Zephyr 7B 模型、数据集和演示

总结

alignment-handbook 为语言模型对齐训练提供了一套全面的解决方案,从数据收集、模型训练到性能评估,涵盖了整个流程。无论您是研究人员还是开发者,都可以通过这个项目获得宝贵的指导和资源,助力打造更符合人类偏好的 AI 模型。随着项目的不断更新和完善,我们期待看到更多优秀的对齐模型涌现,推动 AI 技术向着更安全、更有益的方向发展。