随着ChatGPT和Llama系列语言模型的发布，人们对于使用强化学习和人类反馈对语言模型进行训练以满足人类偏好的技术有了更深入的了解。然而，在训练语言模型以符合一组偏好时，如何训练模型、收集数据和衡量性能等方面的资源和指导相对较少。本文将介绍The Alignment Handbook，它提供了一系列强大的训练技巧，涵盖了整个训练过程，让您能够更好地训练语言模型以满足人类和AI的偏好。
The Alignment Handbook简介
The Alignment Handbook是一个旨在帮助开发人员训练语言模型以符合人类和AI偏好的指南。过去的一年中，ChatGPT和Llama等语言模型的发布引起了轰动，使得训练强大的对话模型变得更加容易。这也带来了大量的数据集和模型，主要集中在通过监督微调来教导语言模型遵循指令。然而，通过InstructGPT和Llama2的研究，我们知道通过加入人类（或AI）的偏好，可以显著提高模型的有用性和安全性。然而，在训练过程中，如何训练这些模型、收集数据和衡量性能等方面，目前公开的资源比较有限。The Alignment Handbook的目标是填补这一空白，为社区提供一系列强大的训练技巧，覆盖整个训练流程。
初版的The Alignment Handbook将重点介绍以下技术：
- 监督微调：教导语言模型遵循指令，并提供如何收集和整理自己的训练数据集的提示。
- 奖励建模：教导语言模型根据人类或AI的偏好区分模型回复。
- 拒绝抽样：一种简单但强大的技术，用于提升监督微调模型的性能。
- 直接偏好优化（DPO）：一种强大且有前途的替代方法。
快速入门
要运行本项目中的代码，请首先使用Conda创建一个Python虚拟环境：
conda create -n handbook python=3.10 && conda activate handbook
接下来，安装PyTorch v2.1.0，请参考PyTorch安装页面进行安装。
一旦安装了PyTorch，您可以安装剩余的依赖包：
pip install .
然后，通过以下方式登录您的Hugging Face账户：
huggingface-cli login
最后，安装Git LFS，以便您可以将模型推送到Hugging Face Hub：
sudo apt-get install git-lfs
引用
如果您发现本项目的内容对您的工作有帮助，请按照以下方式进行引用：
@misc{alignment_handbook2023,
author = {Lewis Tunstall and Edward Beeching and Nathan Lambert and Nazneen Rajani and Alexander M. Rush and Thomas Wolf},
title = {The Alignment Handbook},
year = {2023},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{