AI人工智能大模型培训之使用Firefly在单卡V100上对Qwen1.5进行SFT和DPO，大幅超越Qwen1.5和Gemma_qwen 训练

01

简介

Firefly 是开源的大模型一站式训练框架，支持对各种大模型进行预训练、指令微调、DPO，支持全量参数、LoRA、QLoRA等训练方式。支持包括但不限于Gemma、Qwen1.5、MiniCPM、Mixtral-8x7B、Mistral、Llama等绝大多数主流的大模型。

项目链接：https://github.com/yangjianxin1/Firefly

模型权重：

https://huggingface.co/YeungNLP/firefly-qwen1.5-en-7b

https://huggingface.co/YeungNLP/firefly-qwen1.5-en-7b-dpo-v0.1

本文将分享我们使用Firefly项目对Qwen1.5-7B进行训练的实验。我们对训练数据进行精细化筛选，然后在单张V100上进行SFT和DPO。经过两阶段的训练，我们的模型在Open LLM Leaderboard上的表现显著优于官方的Qwen1.5-7B-Chat、Gemma-7B-it、Vicuna-13B等模型。比Qwen1.5-7B-Chat高7.12分，比Gemma-7B-it高8.8分。

图片

通义千问Qwen1.5是阿里巴巴在春节前开源的大模型，支持32K的上下文长度，该模型本质上是Qwen2的beta版本，按照官方的说法，后续将会有Qwen2的正式版本。从评测结果来看，Qwen1.5各个尺寸的模型都显著优于同量级的Llama2。

图片

在2月份的SuperCLUE大模型榜单中，Qwen1.5也有非常优秀的表现，在开源模型中处于引领者的地位。

图片

02

DPO简介

大模型训练主要可以分为以下三大阶段：

预训练: 使用超大规模文本对模型进行训练，训练任务为“预测下一个token”，训练的数据量往往需要几万亿token。

SFT(指令微调): 使用指令数据，让模型的输出格式与人类对齐，使其具备chat的能力。

RLHF: 使用人类反馈或者偏好数据来训练模型，使模型的输出更加符合人类的价值观或者预期行为。

在RLHF阶段，以往的许多大模型，例如Llama2、InstructGPT等，大多采用PPO来对模型进行价值观对齐训练。但是采用PPO进行RLHF存在流程繁琐、显存需求多（需要将策略网络、参考网络、critic网络、奖励模型同时加载到显存中）等问题，这导致大部分普通玩家对其敬而远之。

使用PPO进行RLHF的主要流程大致如下：

构建奖励模型的训练数据：对于同一个prompt产生多个生成结果，对这些生成结果进行人工排序，两两一组，形成chosen和rejected的pair。每条训练数据包含三个字段，prompt、chosen、rejected。

训练奖励模型：使用上述数据训练奖励模型，对于每条训练数据，训练目标为最大化chosen与rejected的奖励的差值。

PPO训练：使用奖励模型的反馈对语言模型进行训练。

上面描述的PPO流程复杂且冗长，而DPO则绕过了奖励模型的构建，可直接使用人类偏好数据对模型进行训练，且在训练时仅需加载策略网络和参考网络，极大地节省了显存占用。训练数据包含三个字段，prompt、chosen、rejected。

DPO损失函数的计算过程也极具对称性，其公式如下所示：

图片

对于上述公式，根据对数运算法则进行变换，在代码实现中，其计算过程大致如下：

计算对数概率：将prompt分别与chosen和rejected进行拼接，然后分别输入策略网络和参考网络，得到4个对数概率。

计算策略网络的diff：策略网络的chosen对数概率 - rejected对数概率。

计算参考网络的diff：参考网络的chosen对数概率 - rejected对数概率。

计算损失函数：策略网络的diff - 参考网络的diff。

03

训练设置

在Qwen1.5-7B的基础上，我们进行了SFT和DPO两阶段的训练，整个训练流程仅使用一张V100 GPU，采用QLoRA技术，在所有Linear层都添加adapter以提升训练效果。两阶段均使用英文数据进行训练。我们与Qwen1.5官方的对话模板保持一致：

使用Firefly对Qwen1.5进行SFT的启动命令:

在SFT阶段，实验参数设置如下：

使用Firefly对Qwen1.5进行DPO的启动命令:

在DPO阶段，我们采用ultrafeedback数据集，实验设置如下：

04

模型评测 & 训练指标

我们在Open LLM Leaderboard上对模型进行评测，我们的模型的表现显著优于官方的Qwen1.5-7B-Chat、Gemma-7B-it等模型。经过DPO之后，模型的平均分也有接近1分左右的提升。

DPO训练过程中的训练指标的变化如下图所示。在训练过程中，Rewards/accuracies和Rewards/margins均处于上升趋势。

图片

DPO训练loss变化趋势如下：

图片

DPO训练的Rewards/accuracies的变化趋势如下，该指标表示较优回答的奖励大于较劣回答的奖励的频率的均值：

图片

DPO训练的Rewards/margins变化趋势如下，该指标表示较优回答的奖励与较劣回答的奖励二者之差的均值：