Open Source RL Bibliotheken für LLMs
Reinforcement Learning (RL) hat sich als integraler Bestandteil der modernen Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) etabliert. Neben der traditionellen Nachtrainingsnutzung von Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF), um Modelle mit menschlichen Präferenzen in Einklang zu bringen, hat sich RL mit verifizierbaren Belohnungen als leistungsstarke Technik zur Erweiterung der Fähigkeiten von LLMs herausgestellt. Diese Herangehensweise gewinnt zunehmend an Bedeutung, da hochwertige Vortrainingsdaten immer knapper werden.
Jüngste Durchbrüche zeigen die Effektivität dieses Paradigmas, einschließlich der OpenAI Modelle o1 und o3 sowie der öffentlich verfügbaren DeepSeek R1 Modelle. Die neueste Grenze erweitert das Reinforcement Learning für LLMs auf mehrstufige Einstellungen, in denen Modelle als Agenten agieren, die mit Umgebungen interagieren, um komplexe Aufgaben zu lösen. Dies stellt einen bedeutenden Schritt in Richtung der Schaffung von LLMs dar, die als effektive Agenten in verschiedenen Bereichen fungieren können.
Die verglichenen Bibliotheken
Wir haben diese spezifischen Bibliotheken aufgrund ihrer aktuellen Aktivität, Relevanz für verschiedene Anwendungsfälle (von RLHF bis hin zu agentischem RL) und ihrer Darstellung unterschiedlicher architektonischer Philosophien im Open-Source-Bereich ausgewählt.
- TRL: Eine beliebte Bibliothek von Hugging Face, die eng in das Hugging Face Ökosystem integriert ist und sich auf den Trainingsaspekt von RL konzentriert.
- Verl: Ein leistungsstarker, funktionsreicher RL-Stack von ByteDance, der auf Skalierbarkeit und Unterstützung für fortschrittliche Trainingstechniken optimiert ist.
- OpenRLHF: Eine der frühesten beliebten Open-Source-RLHF-Bibliotheken, die sowohl benutzerfreundlich als auch leistungsstark ist.
- RAGEN: Eine bemerkenswerte Erweiterung von Verl, die deren Fähigkeiten mit einem Fokus auf mehrstufige Gespräche und vielfältige RL-Umgebungen erweitert.
- Nemo-RL: NVIDIAs umfassendes Nachtrainingsframework, das mit klaren Schnittstellen und einem Fokus auf strukturierten Datenfluss entwickelt wurde.
- ROLL: Eine neue Bibliothek von Alibaba für RLHF, reasoning und mehrstufiges agentisches Training.
- AReaL: Eine RL-Bibliothek von Ant Research, die sich auf asynchrones Training konzentriert, um den Durchsatz und die Skalierbarkeit zu verbessern.
- Verifiers: Auf TRL basierendes Framework, das die Implementierung von mehrstufigem RL mit verifizierbaren Belohnungen vereinfacht.
- SkyRL: Eine neue RL-Bibliothek von Berkeley, die sich auf mehrstufiges agentisches Training konzentriert.
Anwendungsfälle und Komponenten einer RL-Bibliothek
Reinforcement Learning-Bibliotheken zielen darauf ab, den Prozess des Trainings von RL-Politiken zu vereinfachen, die komplexe Probleme lösen können. Benutzer definieren ihre spezifischen Probleme zusammen mit Belohnungsfunktionen, die die Qualität der Lösungen messen, während die Bibliothek die zugrunde liegenden Trainingsmechaniken verwaltet.
Zu den häufigsten Problemen, für die eine Politik trainiert werden kann, gehören:
- Coding, wo die Belohnung davon abhängt, ob der Code korrekt ist.
- Computerverwendung, bei der die Belohnung davon abhängt, ob die Aufgabe erfolgreich gelöst wurde.
- Formulierung mathematischer Beweise, wo die Belohnung +1 beträgt, wenn der Beweis gültig ist.
- Spiele, wo die Belohnung die erreichte Punktzahl oder das Gewinnen des Spiels ist.
Der Generator
Die Generierungsphase ist oft der rechenintensivste Teil der Berechnung. Sie umfasst die Ausführung von Inferenz auf dem LLM sowie die Ausführung der Aktionen in der Umgebung und die Berechnung der Belohnungen. Unterschiedliche Bibliotheken stellen diese Trajektorien auf unterschiedliche Weise dar, wobei das OpenAI-Format eine gängige Wahl ist.
Der Trainer
Der Trainer ist der Ort, an dem die Kernoptimierungsschleife residiert, die die in der Generierungsphase gesammelten Trajektoriendaten nutzt, um die neue Politik zu produzieren. Die meisten Bibliotheken haben sich darauf standardisiert, sowohl die PPO- als auch die GRPO-Trainingsalgorithmen zu unterstützen.
Vergleichspunkte
Wir möchten die Vergleiche so objektiv wie möglich halten, daher konzentrieren wir uns auf Vergleichspunkte, die objektiv aus dem Code und der Dokumentation der Bibliotheken abgeleitet werden können.
Überblick über die Bibliotheken
In dieser Sektion werden einige der oben genannten Bibliotheken detaillierter besprochen, um einen Eindruck über den Kontext zu geben, in dem sie entwickelt wurden, und wofür sie am nützlichsten sein werden.
Schlussfolgerung
Die Wahl der richtigen Bibliothek hängt von den spezifischen Anforderungen und Anwendungsfällen ab. Wenn Sie an der Optimierung des Trainings großer Modelle interessiert sind, könnte Verl eine gute Wahl sein. Wenn Sie jedoch mehr Flexibilität und Unterstützung für Umgebungen und Agenten benötigen, sollten Sie RAGEN oder andere Frameworks wie SkyRL oder NeMo-RL in Betracht ziehen.
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