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Llamma Finetune case 와 RLHF 정리

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Workflow
By Fodev Jeong 5 min read

Llama 3 8B finetune by Salesforce - the best out there now!

Llama 3 8B finetune

  • Beats GPT3.5 & Mixtral 8x7B (it) on MT bench, Chat Arena Hard & Alpaca Eval
  • Uses Online Iterative RLHF for efficient alignment
  • Trained with open source datasets (no GPT4/ human annotations required)
  • Release SFT, RLHF as well as the Reward model
  • The RLHF model also beats the Llama3-8b-it model

RLHF Workflow

From Reward Modeling to Online RLHF

We present the workflow of Online Iterative Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) in this technical report, which is widely reported to outperform its offline counterpart by a large margin in the recent large language model (LLM) literature. However, existing open-source RLHF projects are still largely confined to the offline learning setting. In this technical report, we aim to fill in this gap and provide a detailed recipe that is easy to reproduce for online iterative RLHF. In particular, since online human feedback is usually infeasible for open-source communities with limited resources, we start by constructing preference models using a diverse set of open-source datasets and use the constructed proxy preference model to approximate human feedback. Then, we discuss the theoretical insights and algorithmic principles behind online iterative RLHF, followed by a detailed practical implementation. Our trained LLM, SFR-Iterative-DPO-LLaMA-3-8B-R, achieves impressive performance on LLM chatbot benchmarks, including AlpacaEval-2, Arena-Hard, and MT-Bench, as well as other academic benchmarks such as HumanEval and TruthfulQA. We have shown that supervised fine-tuning (SFT) and iterative RLHF can obtain state-of-the-art performance with fully open-source datasets. Further, we have made our models, curated datasets, and comprehensive step-by-step code guidebooks publicly available.

RLHF Workflow

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Llama 3 8B는 이제까지 나온 것 중 최고입니다!

Salesforce에서 미세 조정한 Llama 3 8B

  • GPT-3.5 및 Mixtral 8x7B(it)를 MT 벤치, Chat Arena Hard 및 Alpaca Eval에서 능가합니다.
  • 효율적인 정렬을 위해 온라인 반복 RLHF를 사용합니다.
  • 오픈 소스 데이터셋으로 학습되었습니다 (GPT-4 또는 인간 주석 필요 없음).
  • SFT, RLHF 및 보상 모델을 출시합니다.
  • RLHF 모델은 또한 Llama3-8b-it 모델을 능가합니다.

RLHF 워크플로우

보상 모델링에서 온라인 RLHF까지

이 기술 보고서에서는 RLHF(Online Iterative Reinforcement Learning from Human Feedback)의 워크플로우를 제시하며, 이는 최근 대규모 언어 모델(LLM) 문헌에서 오프라인 모델보다 큰 차이로 우수한 것으로 널리 보고되었습니다. 그러나 기존 오픈 소스 RLHF 프로젝트는 여전히 오프라인 학습 환경에 국한되어 있습니다. 이 기술 보고서에서는 이러한 격차를 해소하고 온라인 반복 RLHF를 위해 쉽게 재현할 수 있는 자세한 레시피를 제공하는 것을 목표로 합니다. 특히, 온라인 인적 피드백은 일반적으로 제한된 리소스를 가진 오픈 소스 커뮤니티에서 실현 가능하지 않기 때문에 다양한 오픈 소스 데이터 세트를 사용하여 선호도 모델을 구성하고 구성된 프록시 선호도 모델을 사용하여 인간의 피드백을 근사화합니다. 그런 다음 온라인 반복 RLHF의 이론적 통찰력과 알고리즘 원리에 대해 논의한 후 자세한 실제 구현에 대해 논의합니다. 훈련된 LLM인 SFR-Iterative-DPO-LLaMA-3-8B-R은 AlpacaEval-2, Arena-Hard, MT-Bench를 포함한 LLM 챗봇 벤치마크와 HumanEval 및 TruthfulQA와 같은 기타 학술 벤치마크에서 인상적인 성능을 달성합니다. 우리는 지도 미세 조정(SFT) 및 반복 RLHF가 완전한 오픈 소스 데이터 세트를 통해 최첨단 성능을 얻을 수 있음을 보여주었습니다. 또한 모델, 선별된 데이터 세트 및 포괄적인 단계별 코드 가이드북을 공개적으로 사용할 수 있도록 했습니다.

RLHF Workflow

LLM, LLama
LLama RLHF
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