TRLX es una biblioteca de Python de código abierto desarrollada por CarperAI para entrenar modelos de lenguaje (LLMs) usando aprendizaje por refuerzo (RL), especialmente en contextos de alineamiento con retroalimentación humana (RLHF). Construida sobre Hugging Face Transformers y TRL, proporciona un entorno flexible y eficiente para el fine-tuning de modelos con señales de recompensa, ya sean humanas, heurísticas o generadas por clasificadores.

Pensada para investigadores y desarrolladores, TRLX permite reproducir o extender enfoques como los utilizados en InstructGPT.

Ventajas principales:

• Optimizada para el fine-tuning de LLMs mediante RL

• Compatible con PPO y funciones de recompensa personalizadas

• Entrenamiento eficiente con configuración mínima

¿Qué funcionalidades ofrece TRLX?

Aprendizaje por refuerzo para alinear modelos

TRLX permite ajustar modelos para mejorar utilidad, seguridad y coherencia con objetivos humanos.

• Implementación de Proximal Policy Optimization (PPO) para generación de texto

• Alineamiento mediante puntuaciones humanas o heurísticas

• Muestreo dinámico de respuestas y actualización de políticas

Integración con el ecosistema Hugging Face

Diseñada para funcionar sin fricciones con herramientas de NLP comunes.

• Compatible con Transformers y Datasets de Hugging Face

• Usa Accelerate para entrenamiento distribuido

• Soporta modelos como GPT-2, GPT-J y OPT

Funciones de recompensa personalizables

Se pueden definir métricas propias para evaluar y recompensar las salidas del modelo.

• Recompensas basadas en humanos, reglas o clasificadores

• Combina múltiples señales para objetivos complejos

• Registro opcional del comportamiento del modelo durante el entrenamiento

Rápido de configurar y fácil de usar

TRLX facilita la experimentación sin requerir código complejo.

• Código liviano y bien estructurado

• Workflows predefinidos para comenzar rápidamente

• Entrenamiento eficiente incluso con modelos de gran tamaño

Inspirado en investigaciones reales de RLHF

Implementa técnicas probadas en entornos de investigación aplicada.

• Basado en enfoques como InstructGPT

• Útil para experimentos sobre alineamiento, sesgo y seguridad

• Pensado para generar modelos que respondan mejor a humanos

¿Por qué usar TRLX?

• Enfocado en RLHF para LLMs, con herramientas listas para producción o investigación

• Fácil integración en pipelines estándar de NLP

• Flexible en estrategias de recompensa, incluyendo retroalimentación humana

• Ligero y escalable, ideal para entrenamientos con pocos recursos

• Desarrollado por CarperAI, con enfoque práctico y científico