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示范胜于说教：通过演示反馈对齐语言模型

本仓库包含论文《示范胜于说教：通过演示反馈对齐语言模型》的源代码，作者为Omar Shaikh、Michelle Lam、Joey Hejna、Yijia Shao、Michael Bernstein和Diyi Yang。如有任何问题，欢迎联系Omar Shaikh！

[论文]

摘要

语言模型被训练以模仿众多声音的集合，导致其输出与任何特定个体都不完全一致。通过监督微调或RLHF可以引导大型语言模型远离泛泛而谈的输出，但这需要为新的临时任务准备庞大的数据集。我们认为，只需利用少量（<10个）示范作为反馈，就可以将大型语言模型对齐到特定场景。我们的方法"示范迭代任务优化"（DITTO）直接将语言模型输出与用户的示范行为对齐。DITTO借鉴在线模仿学习的理念，通过将用户的示范视为优于大型语言模型及其中间检查点的输出，从而廉价地生成在线比较数据。我们评估了DITTO在新闻文章、电子邮件和博客文章等领域学习精细风格和任务对齐的能力。此外，我们还进行了一项用户研究，征集了参与者（N=16）的各种示范。在我们的基准测试和用户研究中，我们发现DITTO的胜率平均超过少样本提示、监督微调和其他自我对弈方法19个百分点。通过直接使用示范作为反馈，DITTO为大型语言模型的有效定制提供了一种新颖的方法。

使用说明

我们基于alignment-handbook仓库进行开发。以下是设置步骤！

首先，使用Conda等工具创建Python虚拟环境：

conda create -n ditto python=3.10 && conda activate ditto

接下来，安装PyTorch v2.1.2。我们使用以下命令：

conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

然后，安装alignment handbook的依赖项。

git clone https://github.com/huggingface/alignment-handbook.git
cd ./alignment-handbook/
python -m pip install .

最后，安装本仓库的requirements.txt，以避免包更新导致的错误。

pip install -r requirements.txt

run.sh中提供了一个包含训练和生成的示例脚本（训练Mistral Instruct v0.2 7B）。目前设置为对电子邮件示例进行微调。该脚本有一个参数，用于尝试论文中的不同数据集。请注意，您可能需要根据特定硬件或数据集更改配置文件。

bash run.sh

调试

AttributeError: 'DittoConfig' object has no attribute 'packing'：在requirements.txt中将trl回退到旧版本（trl==0.8.6）。

如何引用本工作？

请随意使用以下BibTeX条目。

BibTeX:

@misc{shaikh2024show,
      title={Show, Don't Tell: Aligning Language Models with Demonstrated Feedback}, 
      author={Omar Shaikh and Michelle Lam and Joey Hejna and Yijia Shao and Michael Bernstein and Diyi Yang},
      year={2024},
      eprint={2406.00888},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}