自从meta发布「开源版chatgpt」llama之后，学界可谓是一片狂欢。
先是斯坦福提出了70亿参数alpaca，紧接着又是uc伯克利联手cmu、斯坦福、ucsd和mbzuai发布的130亿参数vicuna，在超过90%的情况下实现了与chatgpt和bard相匹敌的能力。
今天，「卷王」uc伯克利lmsys org又发布了70亿参数的vicuna——
不仅体积小、效率高、能力强，而且只需两行命令就能在m1/m2芯片的mac上运行，还能开启gpu加速！
项目地址：https://github.com/lm-sys/fastchat/#fine-tuning
恰在今天，hugging face的研究人员也发布了一个70亿参数的模型——stackllama。这是一个通过人类反馈强化学习在llama-7b微调而来的模型。
vicuna-7b：真·单gpu，mac就能跑
距离模型的发布不到一周，uc伯克利lmsys org便公布了vicuna-13b的权重。
其中，单gpu运行需要大约28gb的显存，而在仅用cpu的情况下需要大约60gb的内存。
而这次发布的70亿参数版本，则要小巧得多——需求直接砍半。
也就是说，用单个gpu运行vicuna-7b，只需14gb+显存；而纯cpu运行的话，则只需30gb+内存。
不仅如此，我们还可以通过metal后端，在配备了苹果自研芯片或者amd gpu的mac上启用gpu加速。
之前在13b模型发布时，有不少网友吐槽道：
我以为的单个gpu：4090
实际上的单个gpu：28gb显存及以上
现在，这个问题也有了新的解决方案——利用8位压缩直接减少一半左右的内存用量，只不过模型的质量会略有下降。
13b模型28gb显存瞬间变14gb；7b模型14gb显存瞬间变7gb，有没有！（但由于activation的缘故，实际占用会比这个高）
对此，lmsys org的研究人员表示，如果遇到内存或显存不够用的情况，可以通过在上述命令中加入--load-8bit来启用8位压缩。
而且，无论是cpu、gpu还是metal，是7b模型还是13b模型，通通适用。
python3 -m fastchat.serve.cli --model-name /path/to/vicuna/weights --load-8bit
stackllama：超全rlhf训练教程今天，hugging face研究人员发布了一篇博客stackllama：用rlhf训练llama的实践指南。
当前大型语言模型chatgpt、gpt-4和claude都使用了人类反馈强化学习（rlhf）来微调模型的行为，以产生更符合用户意图的响应。
在此，hf研究者通过以下方式组合使用，训练了llama模型使用rlhf回答stack exchange上的所有步骤：
· 监督微调 (sft)
· 奖励/偏好建模(rm)
· 人类反馈强化学习 (rlhf)
要注意了！
训练stackllama的主要目标是提供一个教程和指南，介绍如何使用rlhf来训练模型，而不是主要关注模型的性能表现。
换句话说，该模型在生成答案方面非常滑稽，比如问它「我的花园里有一只骆驼，怎样才能把它赶走？」
stackllama最后给出的一个总括「如果以上方法都不奏效，就要召集增援了。如果有不止一个人想抓住这个奇特的小家伙，为什么不召集一个团队呢？齐心协力，集中力量，这个问题应该很快就解决了」。
在进行rlhf时，最重要的是从一个强有力的模型开始。因为rlhf只是一个微调步骤，以便让模型与我们期望的互动方式和响应方式相一致。
当前，meta开源的llama模型参数大小从7b到65b不等，并且在1t到1.4t的token上进行了训练，是目前开源比较强大的模型。
因此，研究人员使用7b模型作为后续微调的基础。
在数据集选用上，研究人员使用了stackexchange数据集，包括所有的问题和答案（还有stackoverflow和其他主题）。
选用该数据集的好处是，答案伴随着点赞数和接受答案的标签一起给出。
研究人员根据a general language assistant as a laboratory for alignment论文中描述的方法，给每个答案打分：
score = log2 (1 + upvotes) rounded to the nearest integer, plus 1 if the questioner accepted the answer (we assign a score of −1 if the number of upvotes is negative).
对于奖励模型，始终需要每个问题两个答案来进行比较。
而有些问题有几十个答案，导致可能存在许多的可选对。因此，研究者对每个问题最多采样十个答案对，以限制每个问题的数据点数。
最后，通过将html转换为markdown来清除格式，使模型输出更可读。
训练策略即使训练最小的llama模型也需要大量的内存。通过计算7b 参数模型将使用(2+8)*7b=70gb 内存空间。当计算注意力分数等中间值时，可能需要更多。因此，即使在单个80gb的a100上也无法训练该模型。
一种方法是使用更高效的优化器和半精度训练，将更多信息压缩到内存中，但内存仍旧不够用。
另一种选择是使用参数高效微调(peft)技术，例如peft库，它可以在8位模型上执行低秩适应(lora)。
线性层的低秩适应: 在冻结层（蓝色）旁边添加额外参数（橙色），并将结果编码的隐藏状态与冻结层的隐藏状态相加。
以8位加载模型大大减少了内存占用，因为每个参数只需要一个字节的权重。比如，7b llama在内存中是7 gb。
lora不直接训练原始权重，而是在一些特定的层 (通常是注意力层) 上添加小的适配器层，因此可训练参数的数量大大减少。
在这种情况下，一个经验法则是为每十亿参数分配约1.2-1.4gb的内存（取决于批次大小和序列长度），以适应整个微调设置。
这可以以较低成本微调更大的模型（在nvidia a100 80gb上训练高达50-60b规模的模型）。这些技术已经能够在消费级设备，比如树莓派、手机，和googlecolab上对大型模型进行微调。
研究人员发现尽管现在可以把非常大的模型放入当个gpu中，但是训练可能仍然非常缓慢。
在此，研究人员使用了数据并行策略：将相同的训练设置复制到单个gpu中，并将不同的批次传递给每个gpu。
监督微调在开始训练奖励模型并使用rl调整模型之前，若要模型在任何情况下遵循指令，便需要指令调优。
实现这一点最简单的方法是，使用来自领域或任务的文本继续训练语言模型。
为了有效地使用数据，研究者使用一种称为「packing」的技术：在文本之间使用一个eos标记连接许多文本，并切割上下文大小的块以填充批次，而无需任何填充。
通过这种方法，训练效率更高，因为通过模型的每个token也进行了训练。
奖励建模和人类偏好原则上，研究人员可以使用rlhf直接通过人工标注对模型进行微调。然而，这需要在每次优化迭代之后将一些样本发送给人类进行评级。
由于需要大量的训练样本来实现收敛，人类阅读和标注速度固有的延迟，不仅昂贵，还非常缓慢。
因此，研究人员在rl调整模型之前，在收集的人工标注上训练一个奖励模型。奖励建模的目的是模仿人类对文本的评价，这一方法比直接反馈更有效。
在实践中，最好的方法是预测两个示例的排名，奖励模型会根据提示x提供两个候选项，并且必须预测哪一个会被人类标注员评价更高。
通过stackexchange 数据集，研究人员根据分数推断出用户更喜欢这两个答案中的哪一个。有了这些信息和上面定义的损失，就可以修改transformers.trainer 。通过添加一个自定义的损失函数进行训练。
class rewardtrainer(trainer):def compute_loss(self, model, inputs, return_outputs=false): rewards_j = model(input_ids=inputs[input_ids_j],attention_mask=inputs[attention_mask_j])[0] rewards_k = model(input_ids=inputs[input_ids_k], attention_mask=inputs[attention_mask_k])[0] loss = -nn.functional.logsigmoid(rewards_j - rewards_k).mean() if return_outputs: return loss, {rewards_j: rewards_j, rewards_k: rewards_k} return loss
研究人员利用100,000对候选子集，并在50,000对候选的支持集上进行评估。
训练通过weights & biases进行记录，在8-a100 gpu上花费了几个小时，模型最终的准确率为67%。
虽然这听起来分数不高，但是这个任务对于人类标注员来说也非常困难。
人类反馈强化学习有了经过微调的语言模型和奖励模型，现在可以运行rl循环，大致分为以下三个步骤:
· 根据提示生成响应
· 根据奖励模型对回答进行评分
· 对评级进行强化学习策略优化
在对查询和响应提示进行标记并传递给模型之前，模板如下。同样的模版也适用于sft，rm 和rlhf阶段。
question: answer:
使用rl训练语言模型的一个常见问题是，模型可以通过生成完全胡言乱语来学习利用奖励模型，从而导致奖励模型得到不合实际的奖励。
为了平衡这一点，研究人员在奖励中增加了一个惩罚：保留一个没有训练的模型进行参考，并通过计算 kl散度将新模型的生成与参考模型的生成进行比较。
在训练期间对每个步骤进行批次奖励，模型的性能在大约1000个步骤后趋于稳定。
以上就是chatgpt平替「小羊驼」mac可跑！2行代码单gpu，uc伯克利再发70亿参数开源模型的详细内容。