在RTX 4090被限制的時代下，讓大模型使用RLHF更高效的方法來了

該論文介紹了一種名為 ReMax 的新算法，專為基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)（RLHF）而設(shè)計。ReMax 在計算效率（約減少 50% 的 GPU 內(nèi)存和 2 倍的訓(xùn)練速度提升）和實現(xiàn)簡易性（6 行代碼）上超越了最常用的算法 PPO，且性能沒有損失。

• 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2310.10505
• 作者：李子牛，許天，張雨舜，俞揚，孫若愚，羅智泉
• 機構(gòu)：香港中文大學(xué)（深圳），深圳市大數(shù)據(jù)研究院，南京大學(xué)，南棲仙策
• 開源代碼：https://github.com/liziniu/ReMax

如未額外說明，所有圖片來自于論文。

背景

今年，以 ChatGPT 為首的大語言模型（Large Language Models, LLMs) 在各個方面大放光彩，由此引發(fā)了學(xué)術(shù)界和商業(yè)界對 GPU 等計算資源的需求劇增。

左圖來自 DALL?E3，右圖來自 DALL?E3

比如監(jiān)督訓(xùn)練地調(diào)優(yōu) (supervised fine-tuning, SFT) 一個 Llama2-7B 的模型，需要消耗 80GB 以上的內(nèi)存。而這往往不夠，為了和人類對齊（alignment），大語言模型還要經(jīng)過 RLHF (reinforcement learning from human feedback) 的訓(xùn)練。RLHF 的 GPU 消耗往往是 SFT 的 2 倍以上，訓(xùn)練時間更能達到 6 倍以上。

近日，美國政府宣布限制英偉達 GPU 產(chǎn)品 H100, H800等進入中國市場。這項條款無疑為中國發(fā)展大語言模型（LLMs) 和人工智能增添了很多阻力。減小 RLHF 的訓(xùn)練成本（GPU 消耗和訓(xùn)練時間）對 LLMs 的發(fā)展非常重要。

動機

RLHF 包含三個階段：

1. 監(jiān)督式地調(diào)優(yōu)（Supervised Fine-Tuning, SFT）。 

2. 從對比數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)獎勵模型（reward model)。

3. 利用強化學(xué)習(xí)（RL）算法來最大化獎勵。

圖片來源自 InstructGPT 論文

我們發(fā)現(xiàn) RLHF 的主要計算開銷來源于第三階段（獎勵最大化）。這一點可以從 DeepSpeed-Chat 的報告里看到，第三階段的訓(xùn)練時間是前兩個階段時間總和的 4 倍以上。而且，根據(jù)我們的經(jīng)驗，第三階段的 GPU 消耗是前兩階段的 2 倍以上。

圖片來自 DeepSpeed-Chat 技術(shù)報告

目前 RLHF 第 3 階段的主要計算瓶頸是什么？

我們發(fā)現(xiàn)該階段的計算瓶頸主要來源用來目前使用的 RL 算法：PPO 算法。PPO 算法是用來解決普適 RL 問題的最流行的算法之一，有非常多成功的案例。我們在這里省略 PPO 的技術(shù)細節(jié)，著重介紹 PPO 的一個關(guān)鍵組件：價值模型  (The value model)。價值模型是一個需要被訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠有效地估計給定策略的預(yù)期長期回報。盡管價值模型為 PPO 帶來了良好的性能，但它在 RLHF 任務(wù)中也引入了沉重的計算開銷。例如，為了更好地與人類偏好對齊，PPO 中的價值模型通常與 LLM 大小相似，這使存儲需求翻了一番。此外，價值模型的訓(xùn)練需要存儲其梯度、激活和優(yōu)化器狀態(tài)，這進一步增加了近 4 倍的 GPU 存儲需求。總結(jié)來說，PPO 和它的價值模型（以及其訓(xùn)練相關(guān)部分）已成為 RLHF 獎勵最大化階段的主要計算障礙。

相比 PPO，ReMax 是輕量級算法

思路

是否有可能找到比 PPO 更適配 RLHF 的算法？

 我們得出的答案是肯定的。這是因為 PPO 和價值模型是為通用 RL 問題設(shè)計的，而不是針對像 RLHF 這樣的特定問題（RLHF 只是 RL 問題中的一個子類）。有趣的是，我們發(fā)現(xiàn) RLHF 具有三個在 PPO 中未使用的重要結(jié)構(gòu)：

1. 快速模擬（fast simulation）：  軌跡（即 LLM 中的整個響應(yīng)）可以在很短的時間內(nèi)迅速執(zhí)行（小于 1s），幾乎沒有時間開銷。

2. 確定性轉(zhuǎn)移（deterministic transitions）：上下文確定性依賴于過去的標記和當前生成的標記。

3. 軌跡級獎勵（trajectory-level rewards）：獎勵模型只在響應(yīng)完成時提供一個獎賞值。

通過這三個觀察，我們不難發(fā)現(xiàn) value model 在 RLHF 的問題中是 “冗余” 的。這是因為 value model 設(shè)計的初衷是為了隨機環(huán)境下的樣本效率和慢仿真環(huán)境的計算效率。然而這在 RLHF 中是不需要的。

ReMax 是針對 RLHF 設(shè)計的算法，PPO 則是為通用 RL 設(shè)計的算法

方法

ReMax

ReMax 算法基于一個古老的策略梯度算法 REINFORCE，REINFORCE 使用的策略梯度估計器如下圖所示：

REINFORCE 梯度估計器

REINFORCE可以在計算層面利用好RLHF任務(wù)的三個性質(zhì)，因為REINFORCE直接利用一個響應(yīng)的獎勵來進行優(yōu)化，不需要像一般的RL算法一樣需要知道中間步驟的獎勵和值函數(shù)。然而，由于策略的隨機性， REINFORCE梯度估計器存在高方差問題（在Richard Sutton的RL書里有指出），這一問題會影響模型訓(xùn)練的有效性，因此REINFORCE在RLHF任務(wù)中的效果較差，見下面兩張圖片。

REINFORCE 的計算代價小，但性能差

REINFORCE 的（隨機）梯度值遠遠大于 ReMax

為解決這一問題，ReMax 使用貪婪生成的回答（greedy response）的獎勵作為基準值（baseline value）來構(gòu)建梯度估計器，具體公式如下：

ReMax 梯度估計器

注意到，貪婪回復(fù)的獎勵 可以看作為期望獎勵 的好的近似。在理想情形下（ )，對于隨機變量 ， ，因此我們能夠期望估計器 具有更小的方差。

下圖展示了 ReMax 的算法流程，紅色方框中的是核心算法改變。

ReMax 算法流程

理論保證 

我們證明了 ReMax 使用的梯度估計器仍然是真實策略梯度的一個無偏估計器。

詳細理論介紹見論文。

算法優(yōu)點

• ReMax 的核心部分可以用 6 行代碼來實現(xiàn)。相比之下，PPO 要額外引入重要性采樣（importance sampling），廣義優(yōu)勢估計（generalized advantage estimation，GAE)，價值模型學(xué)習(xí)等額外模塊。
• ReMax 的超參數(shù)很少。相比之下，PPO 有額外的超參數(shù)，例如重要性采樣剪切閾值（importance sampling clipping ratio）、GAE 系數(shù)、價值模型學(xué)習(xí)率，離策略訓(xùn)練輪次（off-policy training epoch）等，這些超參數(shù)都需要花大量時間去調(diào)優(yōu)。
• ReMax 能理論上節(jié)省約 50% 內(nèi)存。相比于 PPO，ReMax 成功移除了所有和價值模型相關(guān)的部件，大大減小了內(nèi)存開銷。通過計算，我們發(fā)現(xiàn)相比于 PPO，ReMax 能節(jié)省約 50% 內(nèi)存。

效果

有效性

• ReMax 可以像 PPO 一樣有效地最大化獎勵

在 OPT-1.3B 上，ReMax 可以有效地最大化獎勵

在 OPT-1.3B 上，ReMax 的訓(xùn)練非常穩(wěn)定

• 在 GPT-4 評估下（LIMA Test Questions），ReMax 得到的策略比 SFT 和 PPO 會更好

GPT4 打分顯示 ReMax 得到的模型會更好

高效性

• ReMax 能節(jié)省近 50% 的 GPU 內(nèi)存。ReMax 移除掉了價值模型和它的訓(xùn)練部分（梯度，優(yōu)化器，激活值），從而極大節(jié)省了 GPU 內(nèi)存需求。考慮 Llama2-7B，PPO 無法在 8xA100-40GB 的機器上跑起來，但是 ReMax 可以。

在 Llama2-7B 上，ReMax 可以節(jié)省近 50% 的 GPU 內(nèi)存

• ReMax 能加快 2 倍的訓(xùn)練速度。在每一輪中，ReMax 調(diào)用 2 次生成（generation），1 次反向傳播（backpropagation）；而 PPO 使用 1 次生成，2 次反向傳播。對于大模型而言，生成會比反向傳播的時間小，從而 ReMax 可以實現(xiàn)理論上接近 2 倍的訓(xùn)練加速。

通用性

除了 RLHF 任務(wù)，作為一個 RL 算法，ReMax 對于經(jīng)典的 NLP 任務(wù)也適用。本文考慮了在 GPT-2 上進行一個電影評論續(xù)寫的任務(wù)，這里獎勵模型不是從對比數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的。實驗觀測到，ReMax 可以實現(xiàn) 2.2 倍的訓(xùn)練加速和 60% 的 GPU 內(nèi)存節(jié)省。

在經(jīng)典的 NLP 任務(wù)（文本續(xù)寫）上，ReMax 相比 PPO 實現(xiàn)了 2.2 倍加速

總結(jié)

最后，我們從實驗中簡要總結(jié)了 ReMax 相對于 PPO 的主要優(yōu)勢。

• 更簡單的實現(xiàn)：  ReMax 的核心部分 6 行代碼即可實現(xiàn)。這與 PPO 中的眾多復(fù)雜的代碼構(gòu)建塊形成鮮明對比。
• 更少的內(nèi)存開銷：由于移除了價值模型及其全部訓(xùn)練組件，相比 PPO，ReMax 節(jié)省了大約 50% 的 GPU 內(nèi)存。
• 更少的超參數(shù):   ReMax 成功移除了所有和價值模型訓(xùn)練相關(guān)的超參數(shù)，其中包括：GAE 系數(shù)、價值模型學(xué)習(xí)率、重要性采樣時期、小批量（mini-batch）大小。這些超參數(shù)往往對問題敏感且難以調(diào)整。我們相信 ReMax 對 RLHF 研究者更加友好。
• 更快的訓(xùn)練速度：在 GPT2（137M）的實驗中，我們觀察到 ReMax 在真實運行時間方面相比于 PPO 有 2.2 倍的加速。加速來自 ReMax 每次迭代中較少的計算開銷。通過我們的計算，該加速優(yōu)勢在更大的模型上也能維持（假設(shè)在足夠大的內(nèi)存下 PPO 可以被成功部署）。
• 優(yōu)異的性能：如前所示，ReMax在中等規(guī)模實驗中與PPO實現(xiàn)了相當?shù)男阅埽⑶矣袝r甚至超越它（可能是由于 ReMax 更容易找到合適的超參數(shù)）。我們推測這種良好的性能可以拓展到更大規(guī)模的模型中。

END

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