TRL is a cutting-edge library designed for post-training foundation models using advanced techniques like Supervised Fine-Tuning (SFT), Proximal Policy Optimization (PPO), and Direct Preference Optimization (DPO).

TRL 是huggingface中的一个完整的库，用于微调和调整大型语言模型，包括 Transformer 语言和扩散模型。 这个库支持多种方法，如监督微调（Supervised Fine-tuning, SFT）、奖励建模（Reward Modeling, RM）、邻近策…

TRL 是一个全栈库，我们提供了一套工具来使用强化学习训练 Transformer 语言模型，从监督微调步骤 (SFT)、奖励建模步骤 (RM) 到近端策略优化 (PPO) 步骤。 该库与 🤗 transformers 集成。

2023年8月10日 · 我们正式向大家介绍 TRL —— Transformer Reinforcement Learning。 这是一个超全面的全栈库，包含了一整套工具用于使用强化学习 (Reinforcement Learning) 训练 transformer 语言模型。 从监督调优 (Supervised Fine-tuning step, SFT)，到训练奖励模型 (Reward Modeling)，再到近端策略优化 (Proximal Policy Optimization)，实现了全面覆盖！ 并且 TRL 库已经与 transformers 集成，方便你直接使用！ 文档地址在这里 hf.co/docs/trl/ 小编带大家简单看 …

2024年9月13日 · TRL (Transformer Reinforcement Learning) 是一个由 Hugging Face 提供的开源库，专为使用强化学习训练变压器（Transformer）语言模型而设计。 这个全面的栈工具支持各种调优和对大型语言模型的对齐方法，如监督微调（SFT）、奖励建模（RM）、近端策略优化（PPO）以及直接偏好优化（DPO）。 TRL基于Transformer库构建，兼容所有在该库中存在的模型架构。 它利用了加速器来实现从单GPU到大规模多节点集群的高效扩展，并集成了PEFT …

TRL is a full stack library where we provide a set of tools to train transformer language models with Reinforcement Learning, from the Supervised Fine-tuning step (SFT), Reward Modeling step (RM) to the Proximal Policy Optimization (PPO) step.

2025年2月10日 · TRL（Transformer Reinforcement Learning）是由Hugging Face推出的一款创新性语言模型，它巧妙地融合了深度学习与强化学习的技术优势，旨在通过动态的学习机制来增强模型的语言理解和生成能力。

2025年2月23日 · 使用from_pretrained方法，可以通过huggingface上的名称导入（不存在会自动下载），也可以自定义本地的路径导入。 从huggingface导入（下载）, 使用bitsandbytes库进行量化. load_in_4bit=True, # 启用 4 位量化. bnb_4bit_compute_dtype="float16", # 指定计算时使用的浮动精度为 16 位. bnb_4bit_data_type="int4", # 指定数据类型为 INT4. pretrained_model_name_or_path = "teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B", …

TRL（Transformer Reinforcement Learning）是一个使用强化学习来训练Transformer语言模型和Stable Diffusion模型的Python类库工具集，听上去很抽象，但如果说主要是做SFT（Supervised Fine-tuning）、RM（Reward Modeling）、RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）和PPO（Proximal Policy ...

2023年5月18日 · 在RLHF中，Actor Model（生成模型）需要Instruct Tuning来学习如何follow指令，而Reward model将学习人类的偏好，对Actor Model的输出进行打分。 因此，可以把Reward Model理解为一个针对Actor Model输出结果的分类器。 The active model is the model being trained, and a copy of it is periodically made as the reference model.