post-training

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1. Post-training LLMs: From Algorithms to Training Infrastructures
2. $whoami • 名前: ⾼橋淳⼀郎 • 東⼤⼯学部電⼦情報⼯学科四年 • 本業はHPCの研究をしています • NVIDIA Project DIGITSを買いましょう • バイトで東⼤病院のRAをしています • NeurIPS2024 workshopにいました • X: @takanas0517 • 実装歴 • NanoGPTというリポジトリを参考にPretrain • QA Dataを使ってSFTの経験 • TRLを少し動かしたことある 家の近くの野良猫 研究で使うGPUの GH200(カッコイイ‼)
3. 今⽇の話 ・NeurIPS2024でByteDanceが⾏っていたPost-trainingに関する workshopをまとめて付加情報増やして再放送 ・本日はDeveloperも多いと思われるので実装, 応用についての 情報も多く付与しました ・公開情報なので本題の内容はいつでもByteDanceのGitHubで ⾒ることができる→ ・元の公演が確か120分ぐらいだったので少し駆け⾜で話しま す。申し訳ないです。 ・本⽇はPost trainingに関して話します ・作ってて⾃分の強化学習の実⼒不⾜を痛感したので適宜修正 をお願いします。
4. Post-trainingとはなんぞや • 次単語予測のPretrain後にやる訓練全般のこと • 指⽰に従う能⼒の追加, 害悪なOutputの削減, 好みの反映など を⾏う https://ai.gopubby.com/the-training-pipeline- of-large-language-models-afd5fa57df46
5. Post-training Algorithms Figure from [Ouyang et al. 2022]
6. SFT ・Promptとそれに対応するResponseを正解ラベルとして訓練す るTuning⽅法 例: Prompt: ぬるぽ Response: ガッ！ GeminiのPost trainチームは優秀なので 古のオタクミームにも対応している↓
7. 訓練の実装⽅法 ・promptとresponseをtokenize してくっつける ・response部分のみを損失計算 対象にする←使うフレームワー クにもよるが, prompt部分に ignore_indexを指定する
8. SFTに対して… ・⾊々と説があるんですが, Pretrain段階でPromptとそれに対応 するResponseを⽤意してしまえばSFTはいらないんじゃないのと いう話も騒がれていたりしなくもないです→ Instruction Pre- Training: Language Models are Supervised Multitask Learners ・NeurIPS2024でもPromptとResponseの⻑さの⽐率によっては lossの計算⽅法をpretrainのようにするだけでSFTは良いと⾔った 話もポスターにありました→ Instruction Tuning With Loss Over Instructions
9. RL • LLMの訓練に強化学習を使うという⽅法 • 詳しく理論的なことを話そうとすると⻑くなるので今回は雰囲 気だけ伝えます(学ぶ術は後述します) • 強化学習をするなら報酬関数の設計が必要 • ⼈間の趣味嗜好をランキング化して報酬にする • コード: Unit testsの結果を報酬化 • Math: Ground truthの結果と⾒⽐べてあってるか否かで報酬化
10. RL for LLM ・基本的な戦略: 報酬を最⼤化する⽅策を訓練→⼈間の好み, Unit testsが通るよう に, 数学の問題が解けるように(報酬)モデル(⽅策)を訓練
11. どうやる🤔 ・オフラインでのProximal Policy Optimization(PPO)の場合 ・報酬の設定: ⼈間の好みを反映したデータで分類モデルを訓練 ・⽬的関数(maximize), xは⼊⼒, yは出⼒ ・ 𝑟 𝜃 𝑥, 𝑦 は報酬 ・⼆項⽬はSFTモデルとの確率分布が離れすぎないように ・三項⽬はPretrain時からの確率分布が離れすぎないように
12. 三項⽬について ・Pretrain時からのデータとか⼿に⼊れられなくないか? ・はい, なのでOpenRLHFなどではNoneの時には計算しないよう です
13. Zheng et al. 2023
14. Other algorithms ・DPO: PPOはComputation resourceが多すぎるのでPPOの⽬的関数 の数式をclosed formに解いて訓練してあげる⽅式 ・数式の第三項目を無視して解いている ・報酬関数の訓練がいらない ・DQO: DQO以前のRLではMulti step reasoningを含むタスクの訓練 がうまくいかなかったため, Markov Decision Processを利⽤して訓練 ・Open reviewが苦しそうだけども …https://openreview.net/forum?id=k2q0rUX2lx
15. 余談: 強化学習⼊⾨したいけど算数とコードの対応が難 しくてできないからどうすればいいかわからない ・ ゼロつく4巻が⼀番おすすめだと思いま す ・実装と理論のバランスがちょうどよくて 初⼼者でも読める
16. 余談: 最先端に⾏きたい ・僕はHugging Faceのコースを⾒ます。RLHFまで⼊ってて最⾼
17. Reinforcement Learning for Code Generation ・Code GenerationにおけるRLの報酬指標 ・Unit testsがエラー無く通るか ・速度, コーディング規則など ・ただ典型的な全体のコードを⽣成させてUnit testsのpass/failを判断する RL workflowだとコードをIterativeに改善していくことが困難なものになっ てしまう。
18. By providing intermediate rewards that assess the correctness of partial code sequences, our approach guides the model more effectively toward generating correct programs • Traditional method: Reinforcement Learning from Unit Test Feedback (RLTF) • Our method: Process Supervision-Guided RLTF Process Supervision-Guided RL code repo and talk materials Slides from https://github.com/eric-haibin-lin/verl-data/tree/neurips https://arxiv.org/html/2410.17621v1
19. What is a PRM? A model that provides feedback for each line of code during generation, enabling step-by-step corrections and guidance. • A PRM evaluates the correctness of each line of code by predicting a score between -1 (incorrect) and +1 (correct), providing feedback for the generated code snippet Process Reward Model (PRM) code repo and talk materials Slides from https://github.com/eric-haibin-lin/verl-data/tree/neurips
20. In the RL training phase, the PRM is integrated to supply dense rewards (line-by-line guidance) and value initialization (starting points based on PRM predictions). Process Supervision-Guided Policy Optimization code repo and talk materials Slides from https://github.com/eric-haibin-lin/verl-data/tree/neurips
21. For each generated code sequence, a binary search identifies the first line where errors occur with a BoN completer PRM Data Collection Process Step 1: Start with the whole code sequence Step 2: Check if the prefix (up to a midpoint line) can be completed into a correct program that passes tests with the BoN completer Step 3: Narrow down by adjusting the midpoint until finding the line where errors start code repo and talk materials Slides from https://github.com/eric-haibin-lin/verl-data/tree/neurips
22. To develop a PRM capable of providing meaningful process supervision throughout the RL training process, we designed the following training pipeline to create a robust PRM and integrate it into RL training: 1) RL Baseline Training: Fine-tune the SFT policy using PPO 2) PRM Data Collection: • Sample multiple policy checkpoints in RL baseline training to cover the state space • Collect training data for PRM using binary search to label actions for each checkpoint 3) PRM Training: Train the PRM using regression loss on collected data 4) Integrating PRM into RL: • Start from the scratch, fine-tune the SFT policy using RL with PRM • Use PRM as dense, step-wise rewards in PPO (DenseReward) • Use PRM as the initialization of the critic in PPO (ValueInit) Overall Training Pipeline code repo and talk materials Slides from https://github.com/eric-haibin-lin/verl-data/tree/neurips
23. 補⾜: ラベル付けに関して
24. 補⾜: ByteDanceのスライドでは説明がなかっ たが実際のPaperでは記述されていた⼯夫 • 報酬を⽣成した⽂章の⻑さで正規化 • コメントlineの報酬を0に • PPO時, PRMの報酬以外にもunit testsを通ったかどうかも報酬 に加える, PRMに対する過剰な適合を抑えるために追加してい る。
25. PRM Enhances Exploration in RL Training We compare the Best-of-K performance of the policy learned across all four settings on the training set. Both DenseReward and ValueInit independently enhance performance. Furthermore, when both are enabled, the model achieves the greatest improvement. code repo and talk materials Slides from https://github.com/eric-haibin-lin/verl-data/tree/neurips
26. PRM Improves Long-horizon Code Generation We measure the improvement of the policy trained with PRM compared to the baseline policy and analyze its effect based on the length of the generated responses. Our findings show that PRM provides greater benefits for generating longer responses. code repo and talk materials
27. 実際にPRMを試したい ・ ⼀応, Hugging Faceにexperimentalではあるもののあるみたい →https://huggingface.co/docs/trl/prm_trainer ・ただHFのTRLが正しく動作するかとかは怖いのでソースコードを読んでみてからコメン トします。 ・OpenRLHFとかを使ってるコードもよく⾒ます: https://github.com/OpenRLHF/OpenRLHF OpenRLHFにもPRMはあります: https://github.com/OpenRLHF/OpenRLHF/blob/main/openrlhf/trainer/prm_trainer.py
28. 余談: Jeff Dean NeurIPS講演会 ・Computer systemsにAIを使う と⾯⽩そうな領域を話していた ・e.g Compiler optimization, Chip design support, Model inference cost reductionなど h"ps://youtu.be/2A31Amaq_c?si=dPYhGY5ROA3x6uiV
29. 余談: このスライド作ってる途中で DeepSeekが話題になった。 ・もう次からML系のイベントは企画を⽴ち上げた⼀週間後とか3 ⽇後にやりませんか? ・今日説明したPost-trainingと全然違うtrain-flowで訓練している みたいです。 ・それはそうとしてあの論⽂HPC的にも⾯⽩い要素があるので 懇親会で語りましょう ・DeepSeek-R1をreplicateしたrepoがなんかあったので共有 https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason/tree/main ・最近HFでも出たみたい https://github.com/huggingface/open-r1
30. 広告: GB10 Project DIGITS
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