Hugging Face explique comment fine-tuner Llama 2 70B avec PyTorch FSDP sur 2 nœuds de 8 GPU A100 80GB。
Motif de la recommandation :Le guide détaille les trois obstacles du fine-tuning de Llama 2 70B sous FSDP et les solutions concrètes apportées par Transformers et Accelerate.
Hugging Face présente l'implémentation de la méthode Direct Preference Optimization (DPO) dans la bibliothèque TRL et montre comment fine-tuner le modèle Llama 2 7B sur le jeu de données de préférences Stack Exchange. DPO remplace l'étape de modélisation de récompense et l'optimisation RL de RLHF par un objectif de vraisemblance directe optimisé via une simple perte d'entropie croisée binaire, en s'appuyant sur une correspondance analytique entre la fonction de récompense et la politique RL optimale. Le tutoriel détaille le pipeline complet : SFT avec QLoRA sur Llama 2 7B, préparation des données de préférence au format prompt/chosen/rejected, puis entraînement avec DPOTrainer en configurant le paramètre beta (0,1 à 0,5). Le code source des scripts d'entraînement est disponible dans le répertoire examples/stack_llama_2 et le modèle entraîné est publié sur le Hub Hugging Face.
Motif de la recommandation :Le tutoriel détaille l'implémentation de DPO dans TRL et le fine-tuning de Llama 2, avec le code et les métriques de suivi.
Hugging Face publie StackLLaMA, un modèle LLaMA 7B entraîné avec RLHF pour répondre aux questions de Stack Exchange。
Motif de la recommandation :Le guide détaille tout le pipeline RLHF de StackLLaMA, du jeu de données à l'entraînement PPO, avec des configurations LoRA et des commandes réutilisables.