阿里云发布的多功能且高效的大型Alignmnt训练平台——ChatLearn

ChatLearn指的是什么？

阿里云近期发布了一款名为 ChatLearn 的大规模对齐训练框架，它以其灵活性和高效性而著称。此框架专为大型语言模型（LLMs）的对齐训练打造。ChatLearn 支持包括 RLHF、DPO、OnlineDPO 和 GRPO 在内的多种对齐训练模式，并允许用户根据需求调整模型执行流程，从而使得个性化定制训练过程变得更加简便快捷。

ChatLearn的核心特性

• 多样化培训方案提供包括RLHF、DPO、在线DPO及GRPO在内的多种训练方法的支持。
• 程序开发接口：该服务提供了便捷的编程接口，使用户能够利用封装的一些函数来创建模型。
• 资源配置管理具备敏捷的资源配置方案，能够依据模型的运算要求、内存使用及交互特性来进行资源分配，既允许单一模型全权使用也可实现多任务间的资源共享。
• 分散式提速平台提供对多种分布式计算后端的支持。
• 平行方案提供给各种模型设置独特的并行方案的能力，旨在优化训练的效能。

访问ChatLearn项目的网络地址

• 官方网站项目版块：查阅文档，请访问chatlearn的官方指南网站。
• Git Hub 存储库: 在GitHub上可以找到阿里巴巴的项目页面：https://github.com/alibaba/ChatLearn

怎样操作ChatLearn

• 准备好环境与代码：根据ChatLearn官方文档的推荐，做好相应的环境配置和镜像准备工作。
• 资料筹备依据不同的训练模式（例如SFT、奖励型或RLHF等），收集适合的训练资料，并依照文档内提供的指引来调整数据格式。
• 分散式运行于阿里云的PAI DLC平台上进行模型训练时，请利用PAI DLC来设定作业；而在不同的运行环境下，则必须设置相应的环境变量。主服务器地址由于提供的内容仅有标点符号“、”，并无实际文字信息供以改写，请提供具体文本以便我完成您的请求。主端口配置变量由于提供的内容仅有标点符号“、”，没有实际文字信息供我进行伪原创改写，请提供具体文本内容。如果目的是修改或处理特定的文本，请给出详细的信息。GLOBE_DIMENSION等等，以便支撑分布式的运行。
• 启动培训进程采用类似Llama模型的全流程培训方案。
• 监测与评价利用 ChatLearn 的工具与接口来跟踪训练流程并评定模型的表现。

ChatLearn的使用情境

• 自动聊天系统的培训旨在提升类似ChatGPT的自动对话系统的交流技巧而进行训练。
• 多个模型的运算及数据交换能够处理多种大型模型的运算及数据交换需求，非常适合用于复杂训练方法，例如RLHF。
• 个性化培训过程用户能够依据自身的需求来定制模型的操作流程，从而达成个性化培训方案的实施。
• 资源配置与性能提升采用弹性化的资源配置调度方案，改进资源分派与并发执行策略，从而增强训练效能。