Das Training und die Optimierung groß angelegter Sprachmodelle (LLMs) sind zentrale Herausforderungen im Bereich der künstlichen Intelligenz. Effiziente Trainingsmethoden müssen nicht nur die Leistung des Modells sicherstellen, sondern auch sicherstellen, dass es mit den menschlichen Werten übereinstimmt. Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) ist als effektive LLM-Trainingsmethode in den letzten Jahren weit verbreitet, seine Effizienz und Skalierbarkeit müssen jedoch noch verbessert werden. Zu diesem Zweck hat das ByteDance Doubao Big Model Team ein RLHF-Framework namens HybridFlow als Open-Source-Lösung bereitgestellt, das darauf abzielt, die Einschränkungen des traditionellen RLHF-Frameworks zu überwinden und neue Durchbrüche in der LLM-Ausbildung zu bringen.
RLHF besteht normalerweise aus drei Phasen: Zuerst generiert das Akteurmodell Text gemäß den Eingabeaufforderungen, dann werten das Kritikermodell, das Referenzmodell und das Belohnungsmodell den generierten Text aus und berechnen schließlich den entsprechenden Wert, die Referenzwahrscheinlichkeit und den Belohnungswert Die Evaluierungsergebnisse werden verwendet, um das Akteurmodell zu trainieren, um Text zu generieren, der besser mit den menschlichen Vorlieben übereinstimmt. Herkömmliche RLHF-Frameworks verwenden normalerweise einen einzigen Controller, um den gesamten Datenfluss zu verwalten. Dies ist jedoch für LLM, das verteiltes Computing erfordert, ineffizient.
Das HybridFlow-Framework kombiniert auf innovative Weise Einzel-Controller- und Multi-Controller-Modi und entkoppelt komplexe Berechnungen und Datenabhängigkeiten durch mehrschichtiges API-Design, um eine flexible Darstellung und effiziente Ausführung von RLHF-Datenflüssen zu erreichen.
Die Vorteile von HybridFlow spiegeln sich vor allem in den folgenden drei Aspekten wider:
Flexible Unterstützung für mehrere RLHF-Algorithmen und -Modelle: HybridFlow bietet eine modulare API, sodass Benutzer verschiedene RLHF-Algorithmen wie PPO, ReMax und Safe-RLHF einfach implementieren und erweitern können.
Effiziente Modellgewichtungsreorganisation: Die 3D-HybridEngine-Komponente unterstützt eine effiziente Modellgewichtungsreorganisation von Akteurmodellen während der Trainings- und Generierungsphase und minimiert so Speicherredundanz und Kommunikationsaufwand.
Automatisierte Modellbereitstellung und parallele Strategieauswahl: Die Auto Mapping-Komponente kann Modelle basierend auf Modelllast und Datenabhängigkeiten automatisch verschiedenen Geräten zuordnen und die beste parallele Strategie auswählen, wodurch der Modellbereitstellungsprozess vereinfacht und die Trainingseffizienz verbessert wird.
Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass der Durchsatz von HybridFlow bei der Ausführung verschiedener RLHF-Algorithmen deutlich verbessert wird, und zwar um das bis zu 20,57-fache. Die offene Quelle von HybridFlow wird ein leistungsstarkes Werkzeug für die Forschung und Entwicklung des RLHF sein und die Entwicklung der zukünftigen LLM-Technologie fördern.
Papieradresse: https://arxiv.org/pdf/2409.19256
Der Herausgeber von Downcodes kam zu dem Schluss: Die Open Source des HybridFlow-Frameworks bietet neue Ideen und Werkzeuge für das Training großer Sprachmodelle. Es wird erwartet, dass seine Effizienz und Flexibilität die Weiterentwicklung der LLM-Technologie fördern und Aufmerksamkeit und eingehende Forschung verdienen . Wir freuen uns darauf, in Zukunft weitere innovative Anwendungen auf Basis von HybridFlow zu sehen.