DeepSeek 中的强化学习机制

DeepSeek 作为大型语言模型，其强化学习部分主要基于 ** 人类反馈的强化学习（RLHF）** 框架，分为三个核心步骤：

1. 监督微调（SFT）：使用人工标注数据训练初始模型
2. 奖励模型训练（RM）：学习预测人类偏好的评分函数
3. 策略优化（RL）：使用 PPO 等算法基于奖励模型优化生成策略

核心代码解析

下面是 DeepSeek 中强化学习部分的核心代码框架（基于 PyTorch 和 TRL 库实现）：

python

运行

import torch
import numpy as np
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from trl import PPOTrainer, PPOConfig, AutoModelForCausalLMWithValueHead
from datasets import load_dataset

# 1. 加载预训练模型和分词器
model_name = "deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

# 2. 加载奖励模型
reward_model = AutoModelForCausalLMWithValueHead.from_pretrained(
    "deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-rm"
)

# 3. 配置PPO训练参数
config = PPOConfig(
    model_name=model_name,
    learning_rate=1e-5,
    batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=4,
    optimize_cuda_cache=True,
    early_stopping=True,
    target_kl=0.1,
    ppo_epochs=4,
    max_length=2048,
    remove_unused_columns=False,
    log_with="tensorboard"
)

# 4. 加载SFT模型并添加价值头
model = AutoModelForCausalLMWithValueHead.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    low_cpu_mem_usage=True,
)

# 5. 准备训练数据 - 通常是人类反馈的比较数据
def prepare_dataset():
    # 实际实现中会加载人类标注的比较数据
    dataset = load_dataset("json", data_files="comparisons.json")
    return dataset

dataset = prepare_dataset()

# 6. 定义奖励函数 - 基于奖励模型预测
def get_reward(samples, **kwargs):
    # 对生成的文本进行编码
    inputs = tokenizer(samples, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=1024)
    inputs = {k: v.to(model.device) for k, v in inputs.items()}
    
    # 使用奖励模型获取价值分数
    with torch.no_grad():
        outputs = reward_model(**inputs)
    rewards = outputs.values
    
    # 添加额外的奖励信号（如安全约束、多样性等）
    safety_bonus = calculate_safety_bonus(samples)
    rewards = [r + s for r, s in zip(rewards, safety_bonus)]
    
    return rewards

# 7. 初始化PPO训练器
ppo_trainer = PPOTrainer(
    config,
    model,
    ref_model=None,  # 使用KL惩罚代替参考模型
    tokenizer=tokenizer,
    dataset=dataset,
    data_collator=lambda data: {"input_ids": data, "attention_mask": torch.ones_like(data)}
)

# 8. 训练循环
for epoch, batch in enumerate(ppo_trainer.dataloader):
    # 前向传播生成回复
    query_tensors = batch["input_ids"]
    
    response_tensors = []
    for query in query_tensors:
        response = ppo_trainer.generate(
            query,
            max_new_tokens=512,
            do_sample=True,
            temperature=0.7,
            top_p=0.9,
            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id
        )
        response_tensors.append(response.squeeze()[-512:])  # 截断过长的回复
    
    # 解码生成的文本
    queries = [tokenizer.decode(q, skip_special_tokens=True) for q in query_tensors]
    responses = [tokenizer.decode(r, skip_special_tokens=True) for r in response_tensors]
    
    # 计算奖励
    rewards = get_reward(responses)
    
    # 执行PPO优化步骤
    stats = ppo_trainer.step(query_tensors, response_tensors, rewards)
    
    # 记录训练统计信息
    ppo_trainer.log_stats(stats, batch, rewards)
    
    # 定期保存模型
    if epoch % 100 == 0:
        ppo_trainer.save_pretrained(f"deepseek-rlhf-epoch-{epoch}")

关键技术点解析

1. 奖励模型设计：

   • DeepSeek 的奖励模型通常在 SFT 模型基础上添加价值头（Value Head）
   • 训练时使用排序损失（Rank Loss）学习人类偏好

2. 策略优化算法：

   • 采用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法优化生成策略
   • 通过 KL 散度惩罚控制策略更新步长，防止性能崩溃

3. 安全与对齐机制：

   • 在奖励函数中加入安全约束（如拒绝有害内容）
   • 使用监督微调数据和 RLHF 数据的混合训练保持模型能力

4. 性能优化：

   • 使用梯度累积和 BF16 精度提高训练效率
   • 实现 CUDA 内存优化技术处理长序列

这个框架展示了 DeepSeek 如何通过强化学习对齐人类偏好，实际实现中还会包含更复杂的超参数调优、多阶段训练和模型融合技术。