PPO 기반 RLHF 구현 가이드 및 재현 결과
The N Implementation Details of RLHF with PPO
·2023.10.24 09:00
OpenAI의 RLHF 코드를 재현하며 PPO 구현 시 주의해야 할 핵심 기술적 세부 사항을 정리했다.
OpenAI의 2019년 RLHF(lm-human-preferences) 코드를 재현하여 학습 곡선을 일치시키고, 구현 시 필수적인 기술적 체크리스트를 제공한다.
주요 구현 및 기술적 디테일:
- 보상 모델(Reward Model): 보상 정규화(Reward Normalization) 등 보상 생성 방식.
- 정책 학습(Policy Training): 거절 샘플링(Rejection Sampling) 및 보상 화이트닝(Reward Whitening) 기법.
- 최적화 이슈: PyTorch의 Adam optimizer가 TensorFlow와 수치적으로 다르게 동작하여 모델 학습에 과도한 업데이트를 유발할 수 있는 점을 강조한다.
재현된 코드는 감성 분석 및 묘사력 등 스타일 태스크에서 OpenAI의 결과와 거의 동일한 학습 곡선을 보여준다. 교육용으로 설계되었으며, 대규모 모델이나 PEFT가 필요한 경우 Hugging Face의 trl 라이브러리 사용을 권장한다.
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