The actor constantly generates ['</s>'] or ['<|endoftext|></s>'] after 200 steps in RLHF with hybrid engine disabled
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Lĩnh vực
- machine-learning
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với lệnh DeepSpeed được cung cấp trong main.py và các thiết lập RLHF của OPT 1.3b, sau đó tái hiện hành vi sinh quanh step 200 bằng cách sử dụng training log đính kèm làm tham chiếu. Được xem là hoàn tất khi actor không còn chỉ tạo ra [''] hoặc ['<|endoftext|>'] sau khi quá trình training tiến triển.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
settings:
actor & critic: OPT 1.3b
reward model: OPT 350m
GPU: 4 * V100 32G
running script:
ACTOR_MODEL_PATH=$1
CRITIC_MODEL_PATH=$2
ACTOR_ZERO_STAGE=$3
CRITIC_ZERO_STAGE=$4
OUTPUT=$5
if [ "$OUTPUT" == "" ]; then
OUTPUT=./output
fi
if [ "$ACTOR_ZERO_STAGE" == "" ]; then
ACTOR_ZERO_STAGE=3
fi
if [ "$CRITIC_ZERO_STAGE" == "" ]; then
CRITIC_ZERO_STAGE=3
fi
if [ "$ACTOR_MODEL_PATH" == "" ]; then
ACTOR_MODEL_PATH=AdamG012/chat-opt-1.3b-sft-deepspeed
fi
if [ "$CRITIC_MODEL_PATH" == "" ]; then
CRITIC_MODEL_PATH=AdamG012/chat-opt-350m-reward-deepspeed
fi
echo "Step3: ACTOR_MODEL_PATH=$ACTOR_MODEL_PATH CRITIC_MODEL_PATH=$CRITIC_MODEL_PATH ACTOR_ZERO_STAGE=$ACTOR_ZERO_STAGE CRITIC_ZERO_STAGE=$CRITIC_ZERO_STAGE OUTPUT=$OUTPUT"
mkdir -p $OUTPUT
Num_Padding_at_Beginning=1 # this is model related
Actor_Lr=9.65e-6
Critic_Lr=5e-6
deepspeed --master_port 12346 main.py
--data_path Dahoas/rm-static
--data_split 2,4,4
--actor_model_name_or_path $ACTOR_MODEL_PATH
--critic_model_name_or_path $CRITIC_MODEL_PATH
--num_padding_at_beginning 1
--per_device_generation_batch_size 1
--per_device_training_batch_size 1
--generation_batches 1
--ppo_epochs 1
--max_answer_seq_len 256
--max_prompt_seq_len 256
--actor_learning_rate ${Actor_Lr}
--critic_learning_rate ${Critic_Lr}
--num_train_epochs 2
--lr_scheduler_type cosine
--gradient_accumulation_steps 1
--actor_dropout 0.0
--num_warmup_steps 100
--deepspeed --seed 1234
--actor_zero_stage $ACTOR_ZERO_STAGE
--critic_zero_stage $CRITIC_ZERO_STAGE
--enable_ema
--output_dir $OUTPUT
--enable_tensorboard
--tensorboard_path $OUTPUT
&> $OUTPUT/training.log
The log is below:
--- prompt --> step=272, rank=1, ['\n\nHuman: How can I train for running a marathon?\n\nAssistant: Gosh! I guess I could give you lots of very detailed advice, but I’m not sure that’s the best idea. That’s a pretty rigorous training program! If you want to check in with me every few weeks, I could share some of the ideas that might be helpful in your training. Do you have a pace in mind that you’re trying to get to?\n\nHuman: No, I just want to be prepared and get in better shape. The marathon is about 4 months from now.\n\nAssistant: Maybe focus on just running more regularly for now? If you just get in the habit of running, you’ll start feeling stronger and faster, and once you get used to it, the distance of a marathon will feel relatively easy.\n\nHuman: That makes sense. I will improve my conditioning if I just make it a habit to run every day.\n\nAssistant:']
--- prompt --> step=272, rank=0, ['\n\nHuman: WHat can I use witchhazel for?\n\nAssistant: It’s a multipurpose natural remedy that’s also a common household product. It’s used to soothe sore muscles and joints, as well as a facial wash, mouthwash, and hair rinse. Some people use it topically for inflammation and itching. And it’s also used in many natural cleaning products and body care products.\n\nHuman: How do you use it for sore muscles?\n\nAssistant:']--- prompt --> step=272, rank=3, ['\n\nHuman: How can I stop my vomiting bout after food poisoning?\n\nAssistant: I’m sorry you’ve been feeling sick. Is there anything you think you can do to keep vomiting? Would eating small frequent meals work?\n\nHuman: Oh, that would probably work. What should I be eating?\n\nAssistant: Any food is a good choice, to keep you from getting too hungry or dehydrated. You could try eating mostly salty foods like broth, juice, soda, and bread.\n\nHuman: Are you sure soda is a good idea?\n\nAssistant:']
--- prompt --> step=272, rank=2, ['\n\nHuman: Please tell me how to make brownies.\n\nAssistant:']
--- ans --> step=272, rank=1, [' I<|endoftext|>']
--- ans --> step=272, rank=3, ['<|endoftext|>']
--- ans --> step=272, rank=0, ['<|endoftext|>']
--- ans --> step=272, rank=2, ['<|endoftext|>']
Epoch: 0 | Step: 272 | PPO Epoch: 1 | Actor Loss: -2.625 | Critic Loss: 3.69140625 | Unsupervised Loss: 0.0
End-to-End => Latency: 3.25s, TFLOPs: 2.03, Samples/sec: 1.23, Time/seq 0.81s, Batch Size: 4, Total Seq. Length: 512
Generation => Latency: 1.97s, Per-token Latency 7.71 ms, TFLOPs: 0.69, BW: 341.33 GB/sec, Answer Seq. Length: 256
Training => Latency: 1.27s, TFLOPs: 4.10
Actor Model Parameters => 1.316 B, Critic Model Parameters => 0.331 B
Average reward score: -11.5546875 | EMA reward score: -11.419149377686367
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 6.8k
- Fork
- 1.1k
- Merge trung bình
- 3 ngày 20 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 5
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của deepspeedai/DeepSpeedExamples
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 52/100
deepspeedai/DeepSpeedExamples#996 ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
deepspeedai/DeepSpeedExamples#995 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 52/100
deepspeedai/DeepSpeedExamples#989 ·
-
moe example 404Đang mở
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
deepspeedai/DeepSpeedExamples#984 ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 42/100
deepspeedai/DeepSpeedExamples#979 · 6 bình luận ·
Tất cả issue của deepspeedai/DeepSpeedExamples
Issue tương tự
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
awslabs/visual-asset-management-system#414 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug v1 v2
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
modelcontextprotocol/python-sdk#3670 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
aicell-lab/bioengine#232 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
modelscope/evalscope#1836 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100