Aan de slagGa gratis aan de slag

Initialiseer de PPO-trainer

Je werkt bij een klantenservicebedrijf dat een chatbot gebruikt om vragen van klanten te beantwoorden. De chatbot geeft behulpzame antwoorden, maar je kreeg onlangs de feedback dat ze te weinig diepgang hebben. Je moet het model achter de chatbot fine-tunen, en je begint met het aanmaken van een PPO-trainerinstantie.

De dataset_cs is al geladen.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Cursus bekijken

Oefeninstructies

  • Initialiseer de PPO-configuratie met de modelnaam "gpt2" en een learning rate van 1.2e-5.
  • Laad AutoModelForCausalLMWithValueHead, het causal language model met een value head.
  • Maak de PPOTrainer() met het zojuist gedefinieerde model, de configuratie en tokenizer, en met de vooraf geladen gegevensset.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

from trl import PPOConfig, AutoModelForCausalLMWithValueHead, PPOTrainer
from transformers import AutoTokenizer

# Initialize PPO Configuration
gpt2_config = ____(model_name=____, learning_rate=____)

# Load the model
gpt2_model = ____(gpt2_config.model_name)
gpt2_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(gpt2_config.model_name)

# Initialize PPO Trainer
ppo_trainer = ____
Code bewerken en uitvoeren