BCO 训练器

TRL 支持二元分类器优化 (BCO)。BCO 的作者训练了一个二元分类器，其逻辑回归值作为奖励，以便分类器将 {提示、选择的完成} 对映射到 1，将 {提示、拒绝的完成} 对映射到 0。有关完整示例，请查看 examples/scripts/bco.py。

预期数据集格式

BCO 训练器期望数据集采用非常特定的格式，因为它不需要成对的偏好。由于模型将被训练为直接优化由提示、模型完成和指示完成是“好”还是“坏”的标签组成的示例，因此我们期望数据集包含以下列

提示
完成
标签

例如

bco_dataset_dict = {
    "prompt": [
        "Hey, hello",
        "How are you",
        "What is your name?",
        "What is your name?",
        "Which is the best programming language?",
        "Which is the best programming language?",
        "Which is the best programming language?",
    ],
    "completion": [
        "hi nice to meet you",
        "leave me alone",
        "I don't have a name",
        "My name is Mary",
        "Python",
        "C++",
        "Java",
    ],
    "label": [
        True,
        False,
        False,
        True,
        True,
        False,
        False,
    ],
}

其中 prompt 包含上下文输入，completion 包含相应的响应，label 包含指示生成的完成是期望的 (True) 还是不期望的 (False) 的相应标志。一个提示可以有多个响应，这反映在字典的值数组中重复出现的条目。要求数据集中至少包含一个期望的完成和一个不期望的完成。

预期模型格式

BCO 训练器期望模型为 AutoModelForCausalLM，而 PPO 期望 AutoModelForCausalLMWithValueHead 用于值函数。

使用 BCOTrainer

有关详细示例，请查看 examples/scripts/bco.py 脚本。在高级别，我们需要使用要训练的 model 和将用于计算首选和拒绝响应的隐式奖励的参考 ref_model 初始化 BCOTrainer。

beta 指的是隐式奖励的超参数，数据集包含上面列出的 3 个条目。请注意，model 和 ref_model 需要具有相同的架构（即仅解码器或编码器-解码器）。

training_args = BCOConfig(
    beta=0.1,
)

bco_trainer = BCOTrainer(
    model,
    model_ref,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    tokenizer=tokenizer,
)

然后可以调用

bco_trainer.train()

底层分布匹配 (UDM)

在实际场景中，点赞和点踩数据集可能具有不同的提示底层分布。考虑一个为用户反馈而部署的 LLM：如果模型在写作任务中表现出色，但在编码方面表现不佳，那么点赞数据集将以与写作相关的提示为主，而点踩数据集将主要包含与编码相关的提示。
如果期望数据集和不期望数据集中的提示差异很大，则启用 UDM 很有用。

选择一个嵌入模型和分词器

embedding_model = AutoModel.from_pretrained(your_model_id)
embedding_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(your_model_id)

# customize this function depending on your embedding model
def embed_prompt(input_ids, attention_mask, model):
    outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
    return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)

embedding_model = Accelerator().prepare_model(self.embedding_model)
embedding_func = partial(embed_prompt, model=embedding_model)

将 prompt_sample_size 设置为定义选择多少个提示来训练 UDM 分类器，并使用提供的嵌入函数开始训练

training_args = BCOConfig(
    beta=0.1,
    prompt_sample_size=512,
)

bco_trainer = BCOTrainer(
    model,
    model_ref,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    tokenizer=tokenizer,
    embedding_func=embedding_func,
    embedding_tokenizer=self.embedding_tokenizer,
)

bco_trainer.train()

对于专家混合模型：启用辅助损失

如果负载在专家之间平均分配，MOE 的效率最高。
为了确保我们在偏好微调期间以类似的方式训练 MOE，将负载均衡器的辅助损失添加到最终损失中是有益的。

通过在模型配置（例如 MixtralConfig）中设置 output_router_logits=True 来启用此选项。
要缩放辅助损失对总损失的贡献程度，请使用超参数 router_aux_loss_coef=...（默认值：0.001）。

BCOTrainer

类 trl.BCOTrainer

< 源代码 >

( model: Union = None ref_model: Union = None args: BCOConfig = None train_dataset: Optional = None eval_dataset: Union = None tokenizer: Optional = None data_collator: Optional = None model_init: Optional = None callbacks: Optional = None optimizers: Tuple = (None, None) preprocess_logits_for_metrics: Optional = None peft_config: Optional = None compute_metrics: Optional = None model_adapter_name: Optional = None ref_adapter_name: Optional = None embedding_func: Optional = None embedding_tokenizer: Optional = None )

参数

model (transformers.PreTrainedModel) — 要训练的模型，最好是 AutoModelForSequenceClassification。
ref_model (PreTrainedModelWrapper) — 具有因果语言建模头的 Hugging Face transformer 模型。用于隐式奖励计算和损失。如果没有提供参考模型，训练器将创建一个与要优化的模型具有相同架构的参考模型。
args (BCOConfig) — 用于训练的参数。
train_dataset (datasets.Dataset) — 用于训练的数据集。
eval_dataset (datasets.Dataset) — 用于评估的数据集。
tokenizer (transformers.PreTrainedTokenizerBase) — 用于训练的分词器。如果要使用默认数据整理器，则此参数是必需的。
data_collator (transformers.DataCollator, 可选, 默认值: None) — 用于训练的数据整理器。如果未指定，将使用默认数据整理器 (DPODataCollatorWithPadding)，在给定成对序列数据集的情况下，它将序列填充到批次中最长序列的长度。
model_init (Callable[[], transformers.PreTrainedModel]) — 用于训练的模型初始化器。如果未指定，将使用默认模型初始化器。
callbacks (List[transformers.TrainerCallback]) — 用于训练的回调。
optimizers (Tuple[torch.optim.Optimizer, torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR]) — 用于训练的优化器和调度器。
preprocess_logits_for_metrics (Callable[[torch.Tensor, torch.Tensor], torch.Tensor]) — 用于在计算指标之前预处理 logits 的函数。
peft_config (Dict，默认为 None) — 用于训练的 PEFT 配置。如果传入 PEFT 配置，模型将被包装在 PEFT 模型中。
disable_dropout (bool，默认为 True) — 是否在 model 和 ref_model 中禁用 dropout。
compute_metrics (Callable[[EvalPrediction], Dict]，可选) — 用于计算指标的函数。必须接受 EvalPrediction 并返回一个字符串到指标值的字典。
model_adapter_name (str，默认为 None) — 使用 LoRA 和多个适配器时，训练目标 PEFT 适配器的名称。
ref_adapter_name (str，默认为 None) — 使用 LoRA 和多个适配器时，参考 PEFT 适配器的名称。

从 BCO 论文初始化 BCOTrainer。

bco_loss

< source >

( policy_chosen_logps: FloatTensor policy_rejected_logps: FloatTensor reference_chosen_logps: FloatTensor reference_rejected_logps: FloatTensor chosen_embeddings: Optional rejected_embeddings: Optional ) → 一个包含四个张量的元组

返回值

一个包含四个张量的元组

(losses, chosen_rewards, rejected_rewards, delta). losses 张量包含批次中每个示例的 BCO 损失。chosen_rewards 和 rejected_rewards 张量分别包含已选择和已拒绝响应的奖励。delta 值包含所有隐式奖励的移动平均值。

计算一批策略和参考模型对数概率的 BCO 损失。

compute_reference_log_probs

< source >

( padded_batch: Dict )

计算 BCO 特定数据集中单个填充批次的参考模型的对数概率。

evaluation_loop

< source >

( dataloader: DataLoader description: str prediction_loss_only: Optional = None ignore_keys: Optional = None metric_key_prefix: str = 'eval' )

覆盖内置评估循环以存储每个批次的指标。预测/评估循环，由 Trainer.evaluate() 和 Trainer.predict() 共享。

无论是否有标签都可以工作。

get_batch_logps

< source >

( logits: FloatTensor labels: LongTensor average_log_prob: bool = False label_pad_token_id: int = -100 is_encoder_decoder: bool = False )

计算给定 logits 下给定标签的对数概率。

get_batch_loss_metrics

< source >

( model batch: Dict )

计算给定输入批次的 BCO 损失和其他指标，用于训练或测试。

get_batch_samples

< source >

( model batch: Dict )

从模型和参考模型生成给定输入批次的样本。

get_eval_dataloader

< source >

( eval_dataset: Optional = None )

参数

eval_dataset (torch.utils.data.Dataset, 可选) — 如果提供，将覆盖 self.eval_dataset。如果它是 Dataset，则会自动删除 model.forward() 方法不接受的列。它必须实现 __len__。

返回评估 ~torch.utils.data.DataLoader。

transformers.src.transformers.trainer.get_eval_dataloader 的子类，用于预先计算 ref_log_probs。

get_train_dataloader

< source >

( )

返回训练 ~torch.utils.data.DataLoader。

transformers.src.transformers.trainer.get_train_dataloader 的子类，用于预先计算 ref_log_probs。

log

< source >

( logs: Dict )

参数

logs (Dict[str, float]) — 要记录的值。

在观察训练的各种对象（包括存储的指标）上记录 logs。

null_ref_context

< source >

( )

用于处理空引用模型（即 peft 适配器操作）的上下文管理器。

BCOConfig

类 trl.BCOConfig

< source >

( output_dir: str overwrite_output_dir: bool = False do_train: bool = False do_eval: bool = False do_predict: bool = False eval_strategy: Union = 'no' prediction_loss_only: bool = False per_device_train_batch_size: int = 8 per_device_eval_batch_size: int = 8 per_gpu_train_batch_size: Optional = None per_gpu_eval_batch_size: Optional = None gradient_accumulation_steps: int = 1 eval_accumulation_steps: Optional = None eval_delay: Optional = 0 torch_empty_cache_steps: Optional = None learning_rate: float = 5e-05 weight_decay: float = 0.0 adam_beta1: float = 0.9 adam_beta2: float = 0.999 adam_epsilon: float = 1e-08 max_grad_norm: float = 1.0 num_train_epochs: float = 3.0 max_steps: int = -1 lr_scheduler_type: Union = 'linear' lr_scheduler_kwargs: Union = <factory> warmup_ratio: float = 0.0 warmup_steps: int = 0 log_level: Optional = 'passive' log_level_replica: Optional = 'warning' log_on_each_node: bool = True logging_dir: Optional = None logging_strategy: Union = 'steps' logging_first_step: bool = False logging_steps: float = 500 logging_nan_inf_filter: bool = True save_strategy: Union = 'steps' save_steps: float = 500 save_total_limit: Optional = None save_safetensors: Optional = True save_on_each_node: bool = False save_only_model: bool = False restore_callback_states_from_checkpoint: bool = False no_cuda: bool = False use_cpu: bool = False use_mps_device: bool = False seed: int = 42 data_seed: Optional = None jit_mode_eval: bool = False use_ipex: bool = False bf16: bool = False fp16: bool = False fp16_opt_level: str = 'O1' half_precision_backend: str = 'auto' bf16_full_eval: bool = False fp16_full_eval: bool = False tf32: Optional = None local_rank: int = -1 ddp_backend: Optional = None tpu_num_cores: Optional = None tpu_metrics_debug: bool = False debug: Union = '' dataloader_drop_last: bool = False eval_steps: Optional = None dataloader_num_workers: int = 0 dataloader_prefetch_factor: Optional = None past_index: int = -1 run_name: Optional = None disable_tqdm: Optional = None remove_unused_columns: Optional = True label_names: Optional = None load_best_model_at_end: Optional = False metric_for_best_model: Optional = None greater_is_better: Optional = None ignore_data_skip: bool = False fsdp: Union = '' fsdp_min_num_params: int = 0 fsdp_config: Union = None fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: Optional = None accelerator_config: Union = None deepspeed: Union = None label_smoothing_factor: float = 0.0 optim: Union = 'adamw_torch' optim_args: Optional = None adafactor: bool = False group_by_length: bool = False length_column_name: Optional = 'length' report_to: Union = None ddp_find_unused_parameters: Optional = None ddp_bucket_cap_mb: Optional = None ddp_broadcast_buffers: Optional = None dataloader_pin_memory: bool = True dataloader_persistent_workers: bool = False skip_memory_metrics: bool = True use_legacy_prediction_loop: bool = False push_to_hub: bool = False resume_from_checkpoint: Optional = None hub_model_id: Optional = None hub_strategy: Union = 'every_save' hub_token: Optional = None hub_private_repo: bool = False hub_always_push: bool = False gradient_checkpointing: bool = False gradient_checkpointing_kwargs: Union = None include_inputs_for_metrics: bool = False include_for_metrics: List = <factory> eval_do_concat_batches: bool = True fp16_backend: str = 'auto' evaluation_strategy: Union = None push_to_hub_model_id: Optional = None push_to_hub_organization: Optional = None push_to_hub_token: Optional = None mp_parameters: str = '' auto_find_batch_size: bool = False full_determinism: bool = False torchdynamo: Optional = None ray_scope: Optional = 'last' ddp_timeout: Optional = 1800 torch_compile: bool = False torch_compile_backend: Optional = None torch_compile_mode: Optional = None dispatch_batches: Optional = None split_batches: Optional = None include_tokens_per_second: Optional = False include_num_input_tokens_seen: Optional = False neftune_noise_alpha: Optional = None optim_target_modules: Union = None batch_eval_metrics: bool = False eval_on_start: bool = False use_liger_kernel: Optional = False eval_use_gather_object: Optional = False max_length: Optional = None max_prompt_length: Optional = None max_completion_length: Optional = None beta: float = 0.1 label_pad_token_id: int = -100 padding_value: Optional = None truncation_mode: str = 'keep_end' generate_during_eval: bool = False is_encoder_decoder: Optional = None precompute_ref_log_probs: bool = False model_init_kwargs: Optional = None ref_model_init_kwargs: Optional = None dataset_num_proc: Optional = None prompt_sample_size: int = 1024 min_density_ratio: float = 0.5 max_density_ratio: float = 10.0 )

参数

max_length (Optional[int], 可选, 默认为 None) — 批次中序列（提示 + 完成）的最大长度。如果要使用默认数据整理器，则此参数是必需的。
max_prompt_length (Optional[int], 可选, 默认为 None) — 提示的最大长度。如果要使用默认数据整理器，则此参数是必需的。
max_completion_length (Optional[int], 可选, 默认为 None) — 完成的最大长度。如果要使用默认数据整理器并且模型是编码器-解码器，则此参数是必需的。
beta (float, 可选, 默认为 0.1) — 控制与参考模型偏差的参数。 β 越高意味着与参考模型的偏差越小。
label_pad_token_id (int, 可选, 默认为 -100) — 标签填充标记 ID。如果要使用默认数据整理器，则此参数是必需的。
padding_value (Optional[int], 可选, 默认为 None) — 要使用的填充值。如果为 None，则使用分词器的填充值。
truncation_mode (str, 可选, 默认为 "keep_end") — 当提示过长时使用的截断模式。可能的值为 "keep_end" 或 "keep_start"。如果要使用默认数据整理器，则此参数是必需的。
generate_during_eval (bool，可选，默认为 False) — 如果为 True，则在评估期间从模型和参考模型生成完成并记录到 W&B。
is_encoder_decoder (Optional[bool]，可选，默认为 None) — 当使用 model_init 参数（可调用）实例化模型而不是 model 参数时，您需要指定可调用对象返回的模型是否是编码器-解码器模型。
precompute_ref_log_probs (bool，可选，默认为 False) — 是否预先计算训练和评估数据集的参考模型对数概率。这在没有参考模型的情况下进行训练以减少所需的 GPU 总内存时非常有用。
model_init_kwargs (Optional[Dict[str, Any]]，可选，默认为 None) — 从字符串实例化模型时传递给 AutoModelForCausalLM.from_pretrained 的关键字参数。
ref_model_init_kwargs (Optional[Dict[str, Any]]，可选，默认为 None) — 从字符串实例化参考模型时传递给 AutoModelForCausalLM.from_pretrained 的关键字参数。
dataset_num_proc (Optional[int]，可选，默认为 None) — 用于处理数据集的进程数。
prompt_sample_size (int，可选，默认为 1024) — 馈送到密度比分类器的提示数量。
min_density_ratio (float，可选，默认为 0.5) — 密度比的最小值。估计的密度比将被钳制为此值。
max_density_ratio (float，可选，默认为 10.0) — 密度比的最大值。估计的密度比会被限制在此值。

BCOTrainer 的配置类。

使用 HfArgumentParser，我们可以将此类转换为 argparse 参数，这些参数可以在命令行中指定。

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