Loading...

使用 PPO 算法进行 RLHF 的 N 步实现细节

当下,RLHF/ChatGPT 已经变成了一个非常流行的话题。我们正在致力于更多有关 RLHF 的研究,这篇博客尝试复现 OpenAI 在 2019 年开源的原始 RLHF 代码库,其仓库位置位于 openai/lm-human-preferences。尽管它具有 “tensorflow-1.x” 的特性,但 OpenAI 的原始代码库评估和基准测试非常完善,使其成为研究 RLHF 实现工程细节的好地方。

我们的目标是:

  1. 复现 OAI 在风格化任务中的结果,并匹配 openai/lm-human-preferences 的学习曲线。
  2. 提供一个实现细节的清单,类似于 近端优化策略的 37 个实施细节 (The 37 Implementation Details of Proximal Policy Optimization) 和 没有痛苦折磨的调试 RL (Debugging RL, Without the Agonizing Pain) 的风格;
  3. 提供一个易于阅读且简洁的 RLHF 参考实现;

这项工作仅适用于以教育/学习为目的的。对于需要更多功能的高级用户,例如使用 PEFT 运行更大的模型, huggingface/trl 将是一个不错的选择。

  • 在 匹配学习曲线 中,我们展示了我们的主要贡献: 创建一个代码库,能够在风格化任务中复现 OAI 的结果,并且与 openai/lm-human-preferences 的学习曲线非常接近地匹配。

  • 然后我们深入探讨了与复现 OAI 的工作相关的实现细节。在 总体实现细节 中,我们讨论了基本细节,像如何生成奖励/值和如何生成响应。在 奖励模型实现细节 中,我们讨论了诸如奖励标准化之类的细节。在 策略训练实现细节 中,我们讨论了拒绝采样和奖励“白化”等细节。

    • PyTorch Adam 优化器在处理 RLHF 时的数值问题 中,我们强调了 TensorFlow 和 PyTorch 之间 Adam 的一个非常有趣的实现区别,其导致了模型训练中的激进更新。
  • 接下来,我们检查了在奖励标签由 gpt2-large 生成的情况下,训练不同基础模型 (例如 gpt2-xl, falcon-1b) 的效果。

  • 最后,我们通过讨论一些限制来总结我们的研究工作。

以下是一些重要链接:

  • ? 我们的复现代码库 https://github.com/vwxyzjn/lm-human-preference-details
  • ? RLHF 模型比较示例: https://huggingface.co/spaces/lm-human-preference-details/rlhf-demo
  • ? 所有的 w&b 训练日志 https://wandb.ai/openrlbenchmark/lm_human_preference_details

匹配学习曲线

我们的主要贡献是在风格化任务中复现 OAI 的结果,例如情感和描述性。如下图所示,我们的代码库 (橙色曲线) 能够产生与 OAI 的代码库 (蓝色曲线) 几乎相同的学习曲线。

使用 PPO 算法进行 RLHF 的 N 步实现细节

关于运行 openai/lm-human-preferences 的说明

为了直观比较,我们运行了原始的 RLHF 代码,其仓库位置位于 openai/lm-human-preferences,它将提供宝贵的指标,以帮助验证和诊断我们的复现。我们能够设置原始的 TensorFlow 1.x 代码,但它需要一个非常特定的设置:

  • OAI 的数据集部分损坏/丢失 (所以我们用类似的 HF 数据集替换了它们,这可能会或可能不会导致性能差异)

    • 具体来说,它的书籍数据集在 OpenAI 的 GCP – Azure 迁移过程中丢失了 (https://github.com/openai/lm-human-preferences/issues/17#issuecomment-1044051496)。我用 Hugging Face 的 bookcorpus 数据集替换了书籍数据集,原则上,这是类似 OAI 使用的数据集。
  • 它不能在 1 个 V100 上运行,因为它没有实现梯度累积。相反,它使用一个大的 BS (批量大小),并在 8 个 GPU 上分割 batch (批量),仅在 1 个 GPU 上就会出现 OOM (内存溢出)。

  • 它不能在 8 个 A100 上运行,因为它使用的是 TensorFlow 1.x,与 Cuda 8+ 不兼容。

  • 它不能在 8 个 V100 (16GB) 上运行,因为它会 OOM (内存溢出)。

  • 它只能在 8 个 V100 (32GB) 上运行,这种配置仅由 AWS 以 p3dn.24xlarge 实例的形式提供。

总体实现细节

我们现在深入探讨与复现 OAI 工作相关的技术实现细节。在这个部分,我们讨论了一些基本细节,例如奖励/值是如何生成的,以及响应是如何生成的。以下是这些细节,不按特定顺序列出:

  1. 奖励模型和策略的价值头将 queryresponse 的连接作为输入

    1. 奖励模型和策略的价值头 仅仅查看响应。相反,它将 queryresponse 连接在一起,作为 query_response (lm_human_preferences/rewards.py#L105-L107)。
    2. 举例来说,如果 query = "他在想某事,但他的眼神很难读懂"。 ,和 response = "他看着他的左手,手臂伸在他的前面。" ,那么奖励模型和策略的价值会对query_response = "他在想某事,但他的眼神很难读懂。他看着他的左手,手臂伸在他的前面。" 进行前向传递,并产生形状为 (B, T, 1) 的奖励和价值,其中 B 是 BS (批量大小),T 是序列长度,而 1 代表奖励头的输出结构的维度为 1 (lm_human_preferences/rewards.py#L105-L107, lm_human_preferences/policy.py#L111)。
    3. T 意味着每个 token 都有与其和前文关联的奖励。例如,eyes token 将有一个与他在想某事,但他的眼神很难读懂 相对应的奖励。
  2. 使用特殊的填充 token 来填充和截断输入。

    1. 关于 HF 的 transformers — 填充 token 的注解。 根据 (transformers#2630#issuecomment-578159876),在 GPT 和 GPT-2 的预训练期间没有使用填充 token; 因此,transformer 的 gpt2 模型与其分词器没有关联的官方填充 token。通常的做法是设置 tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token ,但在这项工作中,我们将区分这两个特殊 token 以匹配 OAI 的原始设置,所以我们将使用 tokenizer.add_special_tokens({"pad_token": "[PAD]"})
    2. OAI 为查询 query_length 设置了固定的输入长度; 它使用 pad_token 填充 过短的序列 (lm_human_preferences/language/datasets.py#L66-L67),并 截断 过长的序列 (lm_human_preferences/language/datasets.py#L57)。详见 此处 以获取该概念的通用介绍。在填充输入时,OAI 使用了词汇表之外的 token (lm_human_preferences/language/encodings.py#L56)。

      注意,没有填充 token 是解码器模型的默认设置,因为它们在预训练期间使用“打包”训练,这意味着许多序列被连接并由 EOS token 分隔,这些序列的块在预训练期间始终具有最大长度并被馈送到模型中。

    3. 当把所有事物放在一起时,这里有一个例子

      import transformers
      tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2", padding_side="right")
      tokenizer.add_special_tokens({"pad_token""[PAD]"})
      query_length = 5
      texts = [
          "usually, he would",
          "she thought about it",
      ]
      tokens = []
      for text in texts:
          tokens.append(tokenizer.encode(text)[:query_length])

      print("tokens", tokens)
      inputs = tokenizer.pad(
          {"input_ids": tokens},
          padding="max_length",
          max_length=query_length,
          return_tensors="pt",
          return_attention_mask=True,
      )
      print("inputs", inputs)

      """prints are
      tokens [[23073, 11, 339, 561], [7091, 1807, 546, 340]]
      inputs {'input_ids': tensor([[23073, 11, 339, 561, 50257],
              [ 7091, 1807, 546, 340, 50257]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 0],
              [1, 1, 1, 1, 0]])}
      """

  3. 相应地调整填充 token 的位置索引

    通常情况下,我们几乎从不在 transformers 中传递 position_ids 。所有的遮蔽 (masking) 和移位 (shifting) logic 已经实现,例如,在 generate 函数中 (需要永久的代码链接)。

    1. 在计算 logits 时,OAI 的代码通过适当地屏蔽填充 token 来工作。这是通过找出与填充 token 相对应的 token 索引来实现的 (lm_human_preferences/language/model.py#L296-L297),然后相应地调整它们的位置索引 (lm_human_preferences/language/model.py#L320)。

    2. 例如,如果 query=[23073, 50259, 50259]response=[11, 339, 561] ,其中 ( 50259 是 OAI 的填充 token),它会创建位置索引为 [[0 1 1 1 2 3]] 并且如下的 logits。注意填充 token 对应的 logits 如何保持不变!这是我们在复制过程中应该追求的效果。

      all_logits [[[ -35.28693 -34.2875 -38.16074 ... -41.595802 -41.082108
          -35.36577 ]
      -35.28693 -34.2875 -38.16074 ... -41.595802 -41.082108
          -35.36577 ]
      -35.28693 -34.2875 -38.16074 ... -41.595802 -41.082108
          -35.36577 ]
      [-111.303955 -110.94471 -112.90624 ... -113.13064 -113.7788
      -109.17345 ]
      [-111.51512 -109.61077 -114.90231 ... -118.43514 -111.56671
      -112.12478 ]
      [-122.69775 -121.84468 -128.27417 ... -132.28055 -130.39604
      -125.707756]]] (1650257)
    3. 关于 HF 的 transformers — position_idspadding_side 的注解。 我们可以通过 1) 左填充和 2) 传入适当的 position_ids ,使用 Hugging Face 的 transformer 复制精确的 logits:

      import torch
      import transformers
      tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2", padding_side="right")
      tokenizer.add_special_tokens({"pad_token""[PAD]"})
      pad_id = tokenizer.pad_token_id
      query = torch.tensor([
          [pad_id, pad_id, 23073],
      ])
      response = torch.tensor([
          [11339561],
      ])
      temperature = 1.0

      query = torch.tensor(query)
      response = torch.tensor(response).long()
      context_length = query.shape[1]
      query_response = torch.cat((query, response), 1)
      pretrained_model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
      def forward(policy, query_responses, tokenizer):
          attention_mask = query_responses != tokenizer.pad_token_id
          position_ids = attention_mask.cumsum(1) - attention_mask.long() # exclusive cumsum
          input_ids = query_responses.clone()
          input_ids[~attention_mask] = 0
          return policy(
              input_ids=input_ids,
              attention_mask=attention_mask,
              position_ids=position_ids,
              return_dict=True,
              output_hidden_states=True,
          )
      output = forward(pretrained_model, query_response, tokenizer)
      logits = output.logits
      logits /= temperature
      print(logits)

      """
      tensor([[[ -26.9395, -26.4709, -30.0456, ..., -33.2208, -33.2884,
              -27.4360],
              [ -27.1677, -26.7330, -30.2386, ..., -33.6813, -33.6931,
              -27.5928],
              [ -35.2869, -34.2875, -38.1608, ..., -41.5958, -41.0821,
              -35.3658],
              [-111.3040, -110.9447, -112.9062, ..., -113.1306, -113.7788,
              -109.1734],
              [-111.5152, -109.6108, -114.9024, ..., -118.4352, -111.5668,
              -112.1248],
              [-122.6978, -121.8447, -128.2742, ..., -132.2805, -130.3961,
              -125.7078]]], grad_fn=<DivBackward0>)
      """

    4. 关于 HF 的 transformers ——在 生成 过程中的 position_ids 的注解: 在生成过程中,我们不应传入 position_ids ,因为在 transformers 中, position_ids 已经以某种方式被调整了。当我在生成过程中也传入 position_ids 时,性能会灾难性地恶化。

  4. 生成固定长度响应的响应生成不需要填充。

    1. 在响应生成期间,OAI 使用 top_k=0, top_p=1.0 并仅在词汇表上做分类样本 (lm_human_preferences/language/sample.py#L43),代码会一直采样,直到生成固定长度的响应 (lm_human_preferences/policy.py#L103)。值得注意的是,即使遇到 EOS (序列结束) token ,它也会继续采样。

    2. 关于 HF 的 transformers 的注解 — 在 eos_token 处采样可能会停止:transformers 中,生成可能会在 eos_token 处停止 (src/transformers/generation/utils.py#L2248-L2256),这与 OAI 的设置不同。为了对齐设置,我们需要设置 pretrained_model.generation_config.eos_token_id = None, pretrained_model.generation_config.pad_token_id = None 。请注意, transformers.GenerationConfig(eos_token_id=None, pad_token_id=None, ...) 不起作用,因为 pretrained_model.generation_config 会覆盖并设置一个 eos_token

      import torch
      import transformers
      tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2", padding_side="right")
      tokenizer.add_special_tokens({"pad_token""[PAD]"})
      pad_id = tokenizer.pad_token_id
      query = torch.tensor([
          [pad_id, pad_id, 23073],
      ])
      response = torch.tensor([
          [11339561],
      ])
      response_length = 4
      temperature = 0.7
      pretrained_model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
      pretrained_model.generation_config.eos_token_id = None # disable `pad_token_id` and `eos_token_id` because we just want to
      pretrained_model.generation_config.pad_token_id = None # generate tokens without truncation / padding
      generation_config = transformers.GenerationConfig(
          max_new_tokens=response_length,
          min_new_tokens=response_length,
          temperature=temperature,
          top_k=0.0,
          top_p=1.0,
          do_sample=True,
      )
      context_length = query.shape[1]
      attention_mask = query != tokenizer.pad_token_id
      input_ids = query.clone()
      input_ids[~attention_mask] = 0 # set padding tokens to 0
      output = pretrained_model.generate(
          input_ids=input_ids,
          attention_mask=attention_mask,
          # position_ids=attention_mask.cumsum(1) - attention_mask.long(), # generation collapsed if this was turned on. TODO: why does generation collapse with this?
          generation_config=generation_config,
          return_dict_in_generate=True,
      )
      print(output.sequences)

      """
      tensor([[ 0, 0, 23073, 16851, 11, 475, 991]])
      """

    3. 请注意,在较新的代码库 https://github.com/openai/summarize-from-feedback 中,当遇到 EOS token 时,OAI 确实会停止采样 (summarize_from_feedback/utils/experiment_helpers.py#L19)。然而,在这项工作中,我们的目标是进行 1:1 的复刻,所以我们调整了设置,即使遇到 eos_token 也可以继续采样。

  5. 奖励模型和策略训练的学习率退火。

    1. 正如 Ziegler 等人 (2019) 建议的,奖励模型只训练一个 epcho,以避免过度拟合有限量的人类注释数据 (例如,descriptiveness 任务只有大约 5000 个标签)。在这个单一的 epcho 中,学习率会退火至零 (lm_human_preferences/train_reward.py#L249)。
    2. 类似于奖励模型训练,策略训练的学习率也会退火至零 (lm_human_preferences/train_policy.py#L172-L173)。
  6. 为不同的进程使用不同的种子

    1. 注: 我认为数据集的洗牌 (shuffling) 存在一个错误——由于某种原因,数据集是使用相同的种子进行洗牌的 (lm_human_preferences/lm_tasks.py#L94-L97)。
    2. 在生成 8 个 GPU 进程进行数据并行时,OAI 为每个进程设置了不同的随机种子 (lm_human_preferences/utils/core.py#L108-L111)。在实现上,这是通过 local_seed = args.seed + process_rank * 100003 完成的。种子会让模型产生不同的响应并得到不同的分数,例如。

奖励模型实现细节

在本节中,我们讨论了奖励模型特定的实现细节。我们讨论了诸如奖励归一化和层初始化等细节。以下是这些细节,不按特定顺序排列:

  1. 奖励模型只输出最后一个 token 的值。

    1. 请注意,在对 queryresponse 的连接进行前向传递后获得的奖励将具有形状 (B, T, 1) ,其中 B 是 BS(批量大小),T 是序列长度 (始终相同; 在 OAI 的设置中,它是 query_length + response_length = 64 + 24 = 88 ,用于风格任务,参见 launch.py#L9-L11),1 是奖励头其维度为 1。对于 RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback,通过人类反馈进行强化学习) 的目的,原始代码库提取最后一个 token 的奖励 (lm_human_preferences/rewards.py#L132),因此奖励将只具有形状 (B, 1)
    2. 请注意,在较新的代码库 openai/summarize-from-feedback 中,OAI 在遇到 EOS token 时停止采样 (summarize_from_feedback/utils/experiment_helpers.py#L19)。在提取奖励时,它将确定 last_response_index ,即 EOS token 之前的索引 (#L11-L13),并在该索引处提取奖励 (summarize_from_feedback/reward_model.py#L59)。但在此工作中,我们只是坚持原始设置。
  2. 奖励头层初始化

    1. 奖励头的权重是根据 ( \mathcal{N}\left(0,1 /\left(\sqrt{d_{\text {model }}+1}\right)\right) ) 初始化的 (lm_human_preferences/language/model.py#L368, lm_human_preferences/language/model.py#L251-L252)。这与 Stiennon 等人的设置相符,2020 年 (summarize_from_feedback/query_response_model.py#L106-L107) (附注,Stiennon 等人,2020 年在第 17 页上有一个错字,表示分布是 ( \mathcal{N}\left(0,1 /\left(d_{\text {model }}+1\right)\right) ) 没有平方根)
    2. 奖励头的 bias (偏置) 设为 0 (lm_human_preferences/language/model.py#L254)。
  3. 奖励模型的前后归一化

    1. 在论文中,Ziegler 等人 (2019) 提到“为了保持训练过程中奖励模型的规模一致,我们将其归一化,使其在 ( x \sim \mathcal{D}, y \sim \rho(·|x) ) 的情况下,均值为 0,方差为 1”。为了执行归一化过程,代码首先创建了 reward_gainreward_bias ,以便可以通过 reward = reward * reward_gain + reward_bias 来计算奖励值 (lm_human_preferences/rewards.py#L50-L51)。

    2. 在执行归一化过程时,代码首先设置 reward_gain=1, reward_bias=0 (lm_human_preferences/train_reward.py#L211),然后从目标数据集 (例如,bookcorpus, tldr, cnndm ) 中收集采样查询、完成的响应和评估的奖励。接着,它得到评估奖励的 实证均值和标准差 (lm_human_preferences/train_reward.py#L162-L167),并尝试计算 reward_gainreward_bias 应该是什么。

    3. 我们用( \mu_{\mathcal{D}} ) 来表示实证均值,用( \sigma_{\mathcal{D}} ) 表示实证标准差,用(g) 表示 reward_gain ,用(b) 表示 reward_bias ,用( \mu_{\mathcal{T}} = 0) 表示 目标均值,用( \sigma_{\mathcal{T}}=1) 表示 目标标准差。然后我们有以下公式。

    4. 然后在奖励模型训练的 应用归一化过程 (lm_human_preferences/train_reward.py#L232-L234,lm_human_preferences/train_reward.py#L252-L254)。

    5. 请注意,我们为归一化目的生成的响应 ( y \sim \rho(·|x) ) 来自预训练的语言模型 (\rho )。模型 (\rho ) 被固定为参考,并且在奖励学习中不会更新 (lm_human_preferences/train_reward.py#L286C1-L286C31)。

策略训练实现细节

在本节中,我们将深入探讨诸如层初始化、数据后处理和 dropout 设置等细节。我们还将探讨一些技术,如拒绝采样和奖励 “白化”,以及自适应 KL。以下是这些细节,排列不分先后:

  1. 通过采样温度来缩放 logits

    1. 在计算响应的对数概率时,模型首先输出响应中 token 的 logits,然后用采样温度除以这些 logits (lm_human_preferences/policy.py#L121)。即 logits /= self.temperature
    2. 在一个非正式的测试中,我们发现如果不进行此缩放,KL 散度会比预期更快地上升,性能会下降。
  2. 价值头层的初始化

    1. 价值头的权重是根据 (\mathcal{N}(0,0)) 进行初始化的 (lm_human_preferences/language/model.py#L368、lm_human_preferences/language/model.py#L251-L252)。
    2. 奖励头的 bias (偏置) 设置为 0 (lm_human_preferences/language/model.py#L254)。
  3. 选择以句号开始和结束的查询文本

    1. 尝试仅在 start_text="." 之后选择文本 (lm_human_preferences/language/datasets.py#L51)
    2. 尝试在 end_text="." 之前选择文本 (lm_human_preferences/language/datasets.py#L61)
    3. 然后填充文本 (lm_human_preferences/language/datasets.py#L66-L67)
    4. 这是数据预处理的一部分:

    5. 在运行 openai/lm-human-preferences 时,OAI 的数据集部分损坏/丢失 (openai/lm-human-preferences/issues/17#issuecomment-104405149),因此我们不得不用类似的 HF 数据集替换它们,这可能会或可能不会导致性能差异。

    6. 对于书籍数据集,我们使用 https://huggingface.co/datasets/bookcorpus,我们发现没有必要提取以句号开始和结束的句子,因为数据集已经是这样预处理过的 (例如,"usually , he would be tearing around the living room , playing with his toys." ) 为此,我们为 sentimentdescriptiveness 任务设置 start_text=None, end_text=None

  4. 禁用 dropout

    1. Ziegler 等人 (2019) 建议,“我们在策略训练中不使用 dropout。” 这也在代码中实现了 (lm_human_preferences/policy.py#L48)。
  5. 拒绝采样

    1. token 截断: 我们想要在第一个出现在响应的 truncate_after 位置之后的 truncate_token 处截断 (lm_human_preferences/train_policy.py#L378)。

    2. 在截断响应上运行奖励模型: 在 token 截断过程将响应截断后,代码然后在 截断的响应 上运行奖励模型。

    3. 拒绝采样: 如果在第 16 和 24 个 token 之间没有句号,那么将响应的分数替换为固定的低值 (例如 -1) (lm_human_preferences/train_policy.py#L384、lm_human_preferences/train_policy.py#L384-L402)。

    4. descriptiveness 中举一些例子:

      使用 PPO 算法进行 RLHF 的 N 步实现细节

      从我们的复制中提取的样本 https://wandb.ai/openrlbenchmark/lm_human_preference_details/runs/djf8yymv/logs。请注意,第 1 和第 3 个示例在句号后有太多 token,因此其分数被替换为 -1。

    5. 代码注释: “中心示例: 将截断 token 后的所有 token 替换为填充 token”
    6. 代码注释: “中心示例: 确保样本包含 truncate_token
    7. 代码注释: “只对通过该功能的响应进行人类查询”
    8. Ziegler 等人 (2019) 建议: “我们使用拒绝采样来确保在第 16 和 24 个 token 之间有一个句号,然后在那个句号处截断 (这是‘句子结束’的粗略近似。我们选择它是因为它很容易集成到 RL 循环中,即使是粗略的近似也足以使人类评估任务变得稍微容易一些)。在 RL 微调期间,我们对没有这样的句号的延续给予固定奖励 -1。”
    9. 具体来说,通过以下步骤实现此目的:
  6. 折现因子 (discount factor) = 1

    1. 折现因子 (\gamma) 设置为 1 (lm_human_preferences/train_policy.py#L56),这意味着未来的奖励与即时奖励具有相同的权重。
  7. 训练循环的术语: PPO 中的批次和小批次

    1. OAI 使用以下训练循环 (lm_human_preferences/train_policy.py#L184-L192)。注意: 我们额外添加了 micro_batch_size 来帮助处理梯度累积的情况。在每个时期,它都会洗牌批次索引。

      import numpy as np
      batch_size = 8
      nminibatches = 2
      gradient_accumulation_steps = 2
      mini_batch_size = batch_size // nminibatches
      micro_batch_size = mini_batch_size // gradient_accumulation_steps
      data = np.arange(batch_size).astype(np.float32)
      print("data:", data)
      print("batch_size:", batch_size)
      print("mini_batch_size:", mini_batch_size)
      print("micro_batch_size:", micro_batch_size)
      for epoch in range(4):
          batch_inds = np.random.permutation(batch_size)
          print("epoch:", epoch, "batch_inds:", batch_inds)
          for mini_batch_start in range(0, batch_size, mini_batch_size):
              mini_batch_end = mini_batch_start + mini_batch_size
              mini_batch_inds = batch_inds[mini_batch_start:mini_batch_end]
              
              # `optimizer.zero_grad()` set optimizer to zero for gradient accumulation
              for micro_batch_start in range(0, mini_batch_size, micro_batch_size):
                  micro_batch_end = micro_batch_start + micro_batch_size
                  micro_batch_inds = mini_batch_inds[micro_batch_start:micro_batch_end]
                  print("____⏩ a forward pass on", data[micro_batch_inds])
              # `optimizer.step()`
              print("⏪ a backward pass on", data[mini_batch_inds])

      # data: [0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.]
      # batch_size: 8
      # mini_batch_size: 4
      # micro_batch_size: 2
      # epoch: 0 batch_inds: [6 4 0 7 3 5 1 2]
      # ____⏩ a forward pass on [6. 4.]
      # ____⏩ a forward pass on [0. 7.]
      # ⏪ a backward pass on [6. 4. 0. 7.]
      # ____⏩ a forward pass on [3. 5.]
      # ____⏩ a forward pass on [1. 2.]
      # ⏪ a backward pass on [3. 5. 1. 2.]
      # epoch: 1 batch_inds: [6 7 3 2 0 4 5 1]
      # ____⏩ a forward pass on [6. 7.]
      # ____⏩ a forward pass on [3. 2.]
      # ⏪ a backward pass on [6. 7. 3. 2.]
      # ____⏩ a forward pass on [0. 4.]
      # ____⏩ a forward pass on [5. 1.]
      # ⏪ a backward pass on [0. 4. 5. 1.]
      # epoch: 2 batch_inds: [1 4 5 6 0 7 3 2]
      # ____⏩ a forward pass on [1. 4.]
      # ____⏩ a forward pass on [5. 6.]
      # ⏪ a backward pass on [1. 4. 5. 6.]
      # ____⏩ a forward pass on [0. 7.]
      # ____⏩ a forward pass on [3. 2.]
      # ⏪ a backward pass on [0. 7. 3. 2.]
      # epoch: 3 batch_inds: [7 2 4 1 3 0 6 5]
      # ____⏩ a forward pass on [7. 2.]
      # ____⏩ a forward pass on [4. 1.]
      # ⏪ a backward pass on [7. 2. 4. 1.]
      # ____⏩ a forward pass on [3. 0.]
      # ____⏩ a forward pass on [6. 5.]
      # ⏪ a backward pass on [3. 0. 6. 5.]
  8. 基于每个标记的 KL 惩罚

  • 在第一个 PPO 更新时期和小批次更新时,激活策略将具有相同的对数概率new_logprobs=[-3.3213, -4.9980, -3.8690] 。因此,每个标记的 KL 惩罚将为 kl = new_logprobs - logprobs = [0., 0., 0.]
  • 但是,在第一个梯度反向传播后,我们可能会得到 new_logprob=[3.3213, -4.9980, -3.8690] ,因此每个标记的 KL 惩罚变为 kl = new_logprobs - logprobs = [-0.3315, -0.0426, 0.6351]
  • 随后,non_score_reward = beta * kl ,其中 beta 是 KL 惩罚系数 (\beta),它被添加到从奖励模型获得的 score 中,以创建用于训练的 rewardsscore 仅在每个回合 ( episode ) 结束时给出,可能类似于 [0.4] ,然后我们有 rewards = [beta * -0.3315, beta * -0.0426, beta * 0.6351 + 0.4]
  • 代码为奖励添加了每个标记的 KL 惩罚 (lm_human_preferences/train_policy.py#L150-L153),以阻止策略与原始策略差异过大。

  • 以 “usually, he would” 为例,它被标记化为 [23073, 11, 339, 561] 。假设我们使用 [23073] 作为查询,[11, 339, 561] 作为响应。然后在默认的 gpt2 参数下,响应标记将具有参考策略的对数概率 logprobs=[-3.3213, -4.9980, -3.8690]

  • 每个小批次的奖励和优势白化,可选择均值平移

  1. OAI 实现了一个名为 whiten 的函数,如下所示,基本上通过减去其均值然后除以其标准差来对 values 进行归一化。可选地,whiten 可以通过 shift_mean=True 将白化后的 values 平移到均值。

    def whiten(values, shift_mean=True):
        mean, var = torch.mean(values), torch.var(values, unbiased=False)
        whitened = (values - mean)* torch.rsqrt(var + 1e-8)
        if not shift_mean:
            whitened += mean
        return whitened
  2. 在每个小批次中,OAI 使用 whiten(rewards, shift_mean=False) 对奖励进行白化,不对均值进行平移处理 (lm_human_preferences/train_policy.py#L325),并使用平移后的均值对优势进行白化 whiten(advantages) (lm_human_preferences/train_policy.py#L338)。

  3. 优化注意事项: 如果小批次的数量为一 (在此复现中是这种情况),我们只需要对奖励进行白化、计算并对优势进行一次白化,因为它们的值不会改变。

  4. TensorFlow vs PyTorch 注意事项: tf.momentstorch.var 的不同行为: 由于方差计算方式不同,Torch 和 TensorFlow 中的白化行为不同:

    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    import torch

    def whiten_tf(values, shift_mean=True):
        mean, var = tf.nn.moments(values, axes=list(range(values.shape.rank)))
        mean = tf.Print(mean, [mean], 'mean', summarize=100)
        var = tf.Print(var, [var], 'var', summarize=100)
        whitened = (values - mean)* tf.rsqrt(var + 1e-8)
        if not shift_mean:
            whitened += mean
        return whitened

    def whiten_pt(values, shift_mean=True, unbiased=True):
        mean, var = torch.mean(values), torch.var(values, unbiased=unbiased)
        print("mean", mean)
        print("var"var)
        whitened = (values - mean)* torch.rsqrt(var + 1e-8)
        if not shift_mean:
            whitened += mean
        return whitened

    rewards = np.array([
        [1.21.31.4],
        [1.51.61.7],
        [1.81.92.0],
    ])

    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run(whiten_tf(tf.constant(rewards, dtype=tf.float32), shift_mean=False)))
        print(whiten_pt(torch.tensor(rewards), shift_mean=False, unbiased=True))
        print(whiten_pt(torch.tensor(rewards), shift_mean=False, unbiased=False))
    mean[1.5999999]
    var[0.0666666627]
    [[0.05080712 0.4381051 0.8254035 ]
    [1.2127019 1.6000004 1.9872988 ]
    [2.3745968 2.7618952 3.1491938 ]]
    mean tensor(1.6000, dtype=torch.float64)
    var tensor(0.0750, dtype=torch.float64)
    tensor([[0.13940.50460.8697],
            [1.23491.60001.9651],
            [2.33032.69543.0606]], dtype=torch.float64)
    mean tensor(1.6000, dtype=torch.float64)
    var tensor(0.0667, dtype=torch.float64)
    tensor([[0.05080.43810.8254],
            [1.21271.60001.9873],
            [2.37462.76193.1492]], dtype=torch.float64)

  • 裁剪值函数

    1. 与原始的 PPO 一样 (baselines/ppo2/model.py#L68-L75),值函数被裁剪 (lm_human_preferences/train_policy.py#L343-L348),方式与策略目标类似。
  • 自适应 KL 散度

    • KL 散度惩罚系数 (\beta) 根据当前策略与先前策略之间的 KL 散度自适应修改。如果 KL 散度超出预定的目标范围,则调整惩罚系数以使其更接近目标范围 (lm_human_preferences/train_policy.py#L115-L124)。它的实现如下:

      class AdaptiveKLController:
          def __init__(self, init_kl_coef, hparams):
              self.value = init_kl_coef
              self.hparams = hparams

          def update(self, current, n_steps):
              target = self.hparams.target
              proportional_error = np.clip(current / target - 1-0.20.2)
              mult = 1 + proportional_error * n_steps / self.hparams.horizon
              self.value *= mult
    • 对于本工作中研究的 sentimentdescriptiveness 任务,我们使用了 init_kl_coef=0.15, hparams.target=6, hparams.horizon=10000

    PyTorch Adam 优化器与 RLHF 相关的数值问题

    • 这个实现细节非常有趣,值得专门一节来讨论。

    • PyTorch 的 Adam 优化器 (torch.optim.Adam.html) 与 TensorFlow 的 Adam 优化器 (TF1 Adam 在 tensorflow/v1.15.2/adam.py,TF2 Adam 在 keras/adam.py#L26-L220) 有不同的实现方式。具体来说, PyTorch 遵循了 Kingma 和 Ba 的 Adam 论文中的算法 1 (arxiv/1412.6980),而 TensorFlow 使用了该论文第 2.1 节前的公式,这里提到的 epsilon 在论文中称为 epsilon hat 。在伪代码比较中,我们有以下内容:

      ### pytorch adam implementation:
      bias_correction1 = 1 - beta1 ** step
      bias_correction2 = 1 - beta2 ** step
      step_size = lr / bias_correction1
      bias_correction2_sqrt = _dispatch_sqrt(bias_correction2)
      denom = (exp_avg_sq.sqrt() / bias_correction2_sqrt).add_(eps)
      param.addcdiv_(exp_avg, denom, value=-step_size)

      ### tensorflow adam implementation:
      lr_t = lr * _dispatch_sqrt((1 - beta2 ** step)) / (1 - beta1 ** step)
      denom = exp_avg_sq.sqrt().add_(eps)
      param.addcdiv_(exp_avg, denom, value=-lr_t)
    • 让我们比较一下 PyTorch 风格和 TensorFlow 风格 Adam 的更新方程。按照 Adam 论文 (Kingma 和 Ba,2014) 的符号表示,我们可以得到 PyTorch Adam (Kingma 和 Ba 论文的算法 1) 和 TensorFlow 风格 Adam (Kingma 和 Ba 论文第 2.1 节前的公式) 的梯度更新规则如下:

    • 上面的方程强调了 PyTorch 和 TensorFlow 实现之间的区别在于它们的 归一化项,即 (\color{green}{\varepsilon \sqrt{1-\beta_2^t}}) 和  (\color{green}{\hat{\varepsilon}})。如果我们设置 (\hat{\varepsilon} = \varepsilon \sqrt{1-\beta_2^t}),则这两个版本是等价的。然而,在 PyTorch 和 TensorFlow 的 API 中,我们只能通过 eps 参数设置 (\varepsilon) (PyTorch) 和  (\hat{\varepsilon}) (TensorFlow),从而导致它们的更新方程存在差异。如果我们将 (\varepsilon) 和  (\hat{\varepsilon}) 都设置为相同的值,比如 1e-5 会发生什么?那么对于 TensorFlow Adam,归一化项 (\hat{\varepsilon} = \text{1e-5}) 就是一个常数。但对于 PyTorch Adam,归一化项 ({\varepsilon \sqrt{1-\beta_2^t}}) 随着时间的推移而变化。重要的是,当时间步 (t) 较小时,该项 ({\varepsilon \sqrt{1-\beta_2^t}}) 明显小于 1e-5,随着时间步增加,逐渐接近 1e-5。下面的图表比较了这两个归一化项随着时间步的变化情况:

      使用 PPO 算法进行 RLHF 的 N 步实现细节
      norma_const_comparison.png
    • 上图显示,如果我们在 PyTorch Adam 和 TensorFlow Adam 中设置相同的 eps ,那么在训练的早期阶段,PyTorch Adam 使用的归一化项要比 TensorFlow Adam 小得多。换句话说,PyTorch Adam 在训练的早期采用了 更激进的梯度更新。我们的实验证明了这一发现,如下所示。

    • 这对复现性和性能有何影响?为了保持设置一致,我们记录了来自 https://github.com/openai/lm-human-preferences 的原始查询、响应和奖励,并将它们保存在 https://huggingface.co/datasets/vwxyzjn/lm-human-preferences-debug/tree/main 中。我还记录了使用 TF1 的 AdamOptimizer 优化器的前两个训练周期的指标作为基准。以下是一些关键指标:

      OAI 的 TF1 Adam PyTorch 的 Adam 我们自定义的类似 TensorFlow 风格的 Adam
      policy/approxkl 0.00037167023 0.0023672834504395723 0.000374998344341293
      policy/clipfrac 0.0045572915 0.02018229104578495 0.0052083334885537624
      ratio_mean 1.0051285 1.0105520486831665 1.0044583082199097
      ratio_var 0.0007716546 0.005374275613576174 0.0007942612282931805
      ratio_max 1.227216 1.8121057748794556 1.250215768814087
      ratio_min 0.7400441 0.4011387825012207 0.7299948930740356
      logprob_diff_mean 0.0047487603 0.008101251907646656 0.004073789343237877
      logprob_diff_var 0.0007207897 0.004668936599045992 0.0007334011606872082
      logprob_diff_max 0.20474821 0.594489574432373 0.22331619262695312
      logprob_diff_min -0.30104542 -0.9134478569030762 -0.31471776962280273
    • 由于某种原因, PyTorch 的 Adam 生成了更激进的更新。以下是一些证据:

      • PyTorch 的 Adam 的 logprob_diff_var 高出 6 倍。这里的 logprobs_diff = new_logprobs - logprobs 是经过两个训练周期后,初始策略和当前策略之间的标记对数概率差异。具有更大的 logprob_diff_var 意味着对数概率变化的幅度比 OAI 的 TF1 Adam 大。
      • PyTorch 的 Adam 呈现更极端的最大和最小比率。这里的 ratio = torch.exp(logprobs_diff) 。具有 ratio_max=1.8121057748794556 意味着对于某些标记,在当前策略下抽取该标记的概率要比 OAI 的 TF1 Adam 高 1.8 倍,而后者仅为 1.2 倍。
      • **更大的 policy/approxklpolicy/clipfrac**。由于激进的更新,比率被剪切的次数 多 4.4 倍,近似的 KL 散度大 6 倍
      • 这种激进的更新可能会导致进一步的问题。例如,PyTorch 的 Adam 中的logprob_diff_mean 要大 1.7 倍,这将对下一个奖励计算中的 KL 惩罚产生 1.7 倍大的影响; 这可能会被累积。实际上,这可能与著名的 KL 散度问题有关—— KL 惩罚远大于它应该的值,模型可能会更多地关注它并进行更多优化,从而导致负的 KL 散度。
    • 更大的模型受到更多影响。我们进行了一些实验,比较了 PyTorch 的 Adam (代号 pt_adam ) 和我们自定义的类似 TensorFlow 风格的 Adam (代号 tf_adam ) 在 gpt2gpt2-xl 上的性能。我们发现在 gpt2 下性能大致相似; 但是在 gpt2-xl 下,我们观察到了更激进的更新,这意味着更大的模型受到了更多的影响。

      使用 PPO 算法进行 RLHF 的 N 步实现细节
      adam_gpt2.png
      使用 PPO 算法进行 RLHF 的 N 步实现细节
      adam_gpt2_xl.png
      • 当在 gpt2-xl 中初始策略更新更为激进时,训练动态会受到影响。例如,我们发现使用 pt_adam 时,sentimentobjective/klobjective/scores 峰值要大得多, 在其中一个随机种子中,最大的 KL 值达到了 17.5 ,这表明了不希望的过度优化。
      • 此外,由于 KL 更大,许多其他训练指标也受到影响。例如,我们观察到更大的 clipfrac (ratio 被 PPO 的目标裁剪系数 0.2 裁剪的时间比例) 和 approxkl

    局限性

    注意到这项工作没有尝试复现 CNN DM 中的摘要工作。这是因为我们发现训练耗时且不稳定。

    我们的特定训练运行显示 GPU 利用率较低 (约 30%),因此一个训练运行需要近 4 天的时间,这非常昂贵 (只有 AWS 销售 p3dn.24xlarge,每小时费用为 31.212 美元)。

    此外,训练也很不稳定。虽然奖励值上升,但我们发现难以复现 Ziegler 等人 (2019 年) 报告的“智能复制”行为。以下是一些样本输出 — 显然,智能体出现了某种程度的过拟合。请查看 https://wandb.ai/openrlbenchmark/lm-human-preferences/runs/1ab47rqi/logs 以获取更完整的日志。

    使用 PPO 算法进行 RLHF 的 N 步实现细节
    tldr1.png
    使用 PPO 算法进行 RLHF 的 N 步实现细节
    tldr2.png

    总结

    在这项工作中,我们深入研究了 OpenAI 的原始 RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) 代码库,并编制了其实施细节的列表。我们还创建了一个最小的基础版本,当数据集和超参数受控制时,可以复现与 OpenAI 原始 RLHF 代码库相同的学习曲线。此外,我们还识别了一些令人惊讶的实施细节,比如 Adam 优化器的设置,它会导致在 RLHF 训练的早期出现激进的更新。

    致谢

    这项工作得到了 Hugging Face 的 Big Science 集群的支持 ?。我们还感谢 @lewtun 和 @natolambert 的建设性讨论。

    Bibtex

    @article{Huang2023implementation,
    author = {Huang, Shengyi and Liu, Tianlin and von Werra, Leandro},
    title = {The N Implementation Details of RLHF with PPO},
    journal = {Hugging Face Blog},
    year = {2023},
    note = {https://huggingface.co/blog/the_n_implementation_details_of_rlhf_with_ppo},
    }

    ? 宝子们可以戳 阅读原文 查看文中所有的外部链接哟!


    英文原文: https://hf.co/blog/the_n_implementation_details_of_rlhf_with_ppo

    原文作者: Shengyi Costa Huang, Tianlin Liu, Leandro von We

    译者: innovation64

    审校/排版: zhongdongy (阿东)

    © 版权声明

    相关文章

    暂无评论

    暂无评论...