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使用 DPO 微调 Llama 2

简介 基于人类反馈的强化学习 (Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF) 事实上已成为 GPT-4 或 Claude 等 LLM 训练的最后一步,它可以确保语言模型的输出符合人类在闲聊或安全性等方面的期望。然而,它也给 NLP 引入了一些 RL 相关的复杂性: 既要构建一个好的奖励函数,并训练一个模型用以估计每个状态的价值 (value); 又要注意最终生成的 LLM 不能与原始模型相差太远,如果太远的话会使得模型容易产生乱码而非有意义的文本。该过程非常复杂,涉及到许多复杂的组件,而这些组件本身在训练过程中又是动态变化的,因此把它们料理好并不容易。 Rafailov、Sharma、Mitchell 等人最近发表了一篇论文 Direct Preference Optimization,论文提出将现有方法使用的基于强化学习的目标转换为可以通过简单的二元交叉熵损失直接优化的目标,这一做法大大简化了 LLM 的提纯过程。 本文介绍了直接偏好优化 (Direct Preference Optimization,DPO) 法,该方法现已集成至...

度加剪辑App的MMKV应用优化实践

作者 | 我爱吃海米 导读 移动端开发中,IO密集问题在很多时候没有得到充足的重视和解决,贸然的把IO导致的卡顿放到异步线程,可能会导致真正的问题被掩盖,前人挖坑后人踩。其实首先要想的是,数据存储方式是否合理,数据的使用方式是否合理。本文介绍度加剪辑对MMKV的使用和优化。 全文14813字,预计阅读时间38分钟。 01 一切皆文件-移动端IO介绍 移动端的App程序很多情况是IO密集型,比如说聊天信息的读取和发送、短视频的下载和缓存、信息流应用的图文缓存等。 相对于计算密集,IO密集场景更加多样,比如系统SharedPreferences和NSUserDefault自带的一些问题、Android中繁忙的binder通信、文件磁盘读取和写入、文件句柄泄露、主线程操作Sqlite导致的卡顿等,处理起来相当烫手。 IO不繁忙的情况下,主线程低频次的调用IO函数是没什么问题的。然而在IO繁忙时,IO性能急剧退化,任何IO操作都可能是压死骆驼的最后一根稻草。在平常开发测试中很难遇到IO卡顿,到了线上后才会暴露出来,iOS/Android双端基本都是如此:常用的open系统调用,线下测试只需要4...

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