llama factory dpo微调

### 对Llama模型应用DPO微调 对于Llama模型而言，采用Direct Preference Optimization (DPO) 进行微调意味着直接基于人类偏好数据优化该模型，而无需通过奖励建模这一中间环节[^1]。具体实现过程中，主要关注于调整模型参数以更好地反映训练集中的偏好模式。 #### 准备工作环境 为了能够顺利实施DPO算法，在开始之前需确保已安装必要的库文件并加载预训练好的Llama模型： ```bash pip install transformers datasets torch accelerate ``` #### 加载与准备数据集 接下来要做的就是获取用于指导微调过程的人类反馈数据集，并对其进行适当处理以便后续使用： ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("path_to_preference_data") # 替换为实际路径或名称 train_set = dataset['train'] ``` #### 实施DPO微调流程 在此阶段，将定义一个循环来迭代遍历整个训练集合，每次更新都旨在使模型更贴近理想的行为方式。值得注意的是，这里并不涉及强化学习的具体机制，而是单纯依赖损失函数引导下的梯度下降方法完成参数修正操作。 ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "meta-llama/Llama-2-7b-hf" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, logging_steps=10, save_strategy="epoch" ) def compute_loss(batch): outputs = model(**batch) logits = outputs.logits # 假设输入已经包含了正负样本对比信息 positive_indices = batch.get('positive_labels', None) negative_indices = batch.get('negative_labels', None) if positive_indices is not None and negative_indices is not None: pos_logits = logits.gather(1, positive_indices.unsqueeze(-1)).squeeze() neg_logits = logits.gather(1, negative_indices.unsqueeze(-1)).squeeze() loss_fn = torch.nn.MarginRankingLoss(margin=1.0) target = torch.ones_like(pos_logits) return loss_fn(pos_logits, neg_logits, target) else: raise ValueError("Batch must contain 'positive_labels' and 'negative_labels'") trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_set.select(range(10)), # 只取前十个作为示范用途 tokenizer=tokenizer, compute_loss=compute_loss ) trainer.train() ``` 上述代码片段展示了如何利用自定义`compute_loss()`函数计算针对每一对比较项之间的差异程度，并以此为基础构建最终的损失值。此做法有效简化了原本复杂的RLHF框架结构，使得整个系统更加易于理解和维护的同时也提高了效率。