详解带RLHF的类ChatGPT：从TRL、ChatLLaMA到ColossalChat、DSC
💡
原文中文，约78700字，阅读约需188分钟。
📝
内容提要
该文本介绍了DeepSpeed-Chat模型中的PPO训练过程，包括经验数据处理、KL散度惩罚奖励和优势值计算、策略损失和价值损失计算以及模型参数更新。同时介绍了无监督训练的过程。超参数设置对训练效果有重要影响，需要进行多次尝试和调整。
🎯
关键要点
- 本文介绍了DeepSpeed-Chat模型中的PPO训练过程，包括经验数据处理、KL散度惩罚奖励和优势值计算。
- PPO算法微调语言模型的TRL包通过三元组'query, response, reward'进行训练。
- PPO算法是一种Actor-Critic算法，输入的prompt是state，输出的response是action。
- 训练过程中定义了Actor、SFT、Critic和RM模型，并计算策略损失和价值损失。
- 无监督训练过程需要多次尝试和调整超参数设置以优化训练效果。
- ChatLLaMA是LLaMA的RLHF版本，训练过程需要准备三套数据集。
- 奖励模型的训练数据包括prompts、completion和用户反馈的评分。
- DeepSpeed Chat实现了类似instructGPT的三阶段训练方式，分别为监督微调、奖励模型微调和PPO训练。
- ColossalChat通过self-instruct技术生成中英双语数据集，并采用三阶段训练方式。
- DeepSpeed Chat的训练过程包括数据处理、模型训练、验证和模型保存等操作。
➡️
