用直接偏好优化与LoRA审计偏好偏差并微调语言模型

摘要

本教程介绍了一个端到端的偏好学习工作流，使用Anthropic HH-RLHF数据集和直接偏好优化（DPO）微调语言模型。内容包括：准备Colab环境，加载和分析选择/拒绝响应对，审计数据集结构及长度偏差，进行词汇捷径诊断，构建兼容不同版本的DPO训练流程（使用TRL和可选的LoRA），微调Qwen2.5-0.5B-Instruct模型，评估奖励准确性和训练行为，分析各子集性能，检查长度偏差，生成示例响应并保存策略。