StackLLaMA: A hands-on guide to train LLaMA with RLHF

原文英文，约3200词，阅读约需12分钟。发表于：。

本文介绍了使用强化学习从人类反馈中训练LLaMA模型的步骤，包括监督微调、奖励建模和强化学习的组合。使用StackExchange数据集进行训练，并使用参数高效微调技术来减少内存占用。讨论了数据并行和加速库进行训练的策略，解决了训练中的挑战。展示了训练后模型的应用示例。

LLaMA模型 guide 奖励建模强化学习数据并行监督微调