解説
さらに詳しく解説
TRLとは
TRL（Transformer Reinforcement Learning）は、Hugging Faceが開発した、Transformerモデルを強化学習で訓練するためのライブラリです。RLHF、DPO、PPOなどの手法を実装しています。
主要機能
TRLの位置づけ
LLM学習パイプライン:
1. 事前学習（Pretraining）
└── 大規模テキストで学習
↓
2. SFT（Supervised Fine-Tuning）← TRL
└── 指示データで微調整
↓
3. 報酬モデル学習 ← TRL
└── 人間の評価から報酬学習
↓
4. RLHF/DPO ← TRL
└── 強化学習で最適化インストール
bash
pip install trlSFT例
python
from trl import SFTTrainer
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model_name")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model_name")
trainer = SFTTrainer(
model=model,
tokenizer=tokenizer,
train_dataset=dataset,
dataset_text_field="text",
max_seq_length=512,
)
trainer.train()DPO例
python
from trl import DPOTrainer, DPOConfig
config = DPOConfig(
beta=0.1,
learning_rate=1e-6,
)
trainer = DPOTrainer(
model=model,
ref_model=ref_model,
args=config,
train_dataset=dataset,
tokenizer=tokenizer,
)
trainer.train()対応手法
| 手法 | 特徴 |
|---|---|
| PPO | 標準的なRLHF |
| DPO | 報酬モデル不要 |
| ORPO | SFT+DPO統合 |
| KTO | 二値フィードバック |
| IPO | 過学習に強い |
データセット形式
python
# DPO用データセット形式
{
"prompt": "質問文",
"chosen": "良い回答",
"rejected": "悪い回答"
}関連ライブラリ
| ライブラリ | 用途 |
|---|---|
| TRL | 強化学習 |
| PEFT | 効率的微調整 |
| Transformers | モデル基盤 |
| Datasets | データ処理 |
| Accelerate | 分散学習 |
ベストプラクティス
- SFTから開始: 基本的な指示追従を学習
- 小規模テスト: 少量データで検証
- LoRA活用: メモリ効率的な学習
- 評価指標設定: 明確な成功基準