为视觉语言多模态模型进行偏好优化

训练模型使得它能够理解并预测人类偏好是一项比较复杂的任务。诸如 SFT (Supervised finetuning) 的传统的方法一般都需要耗费较大成本，因为这些算法需要对数据打上特定的标签。而偏好优化 (Preference Optimization) 作为一种替代选项，通常可以简化这一过程，并产出更准确的结果。通过对候选回答的对比和排序，而不是赋予固定的标签，偏好优化使得模型能更高效地捕捉人类偏好中的细微差别。

偏好优化已经在大语言模型中广泛使用了，但现在，它也可以用在视觉语言模型 (VLM) 上。得益于 TRL 的开发，现在我们可以 使用 TRL 对 VLM 进行直接偏好优化 (Direct Preference Optimization)。本文将会介绍使用 TRL 和 DPO 对视觉语言模型进行训练的全过程。

TRL https://hf.co/docs/trl/index

偏好数据集

进行偏好优化，首先我们需要有一个能体现用户偏好的数据集。在双项选择的设定下，相应的数据一般包含一个提示词 (Prompt) 和两个候选回答，两个回答中一个被记为选中 (chosen)，另一个被记为淘汰 (rejected)。模型将要去学习着给出选中的回答，而不是被淘汰的那个。下图就是一个例子:

❔ Question : How many families?

• ❌ Rejected: The image does not provide any information about families.
• ✅ Chosen: The image shows a Union Organization table setup with 18,000 families.

需要注意的是，尽管选中的回答也不是完全正确的 (回答 18000 个家庭还是不对，应该是 18000000)，但它也好于那个被淘汰的回答。

本文将使用 openbmb/RLAIF-V-Dataset 作为示例数据集，它包含了超过 83000 条标注的数据。可以通过下面代码查看一下数据集:

openbmb/RLAIF-V-Dataset https://hf.co/datasets/openbmb/RLAIF-V-Dataset

>>> from datasets import load_dataset
>>> dataset = load_dataset("openbmb/RLAIF-V-Dataset", split="train[:1%]")
>>> sample = dataset[1]
>>> sample["image"].show()
>>> sample["question"]
'how many families?'
>>> sample["rejected"]
'The image does not provide any information about families.'
>>> sample["chosen"]
'The image shows a Union Organization table setup with 18,000 families.'

我们将要训练的 VLM 模型需要文本和图像同时作为输入，所以这里的第一步还是要对数据集格式进行改造。一条数据应该被结构化成能模拟人机对话的形式。用户提供一个提示语，其中包含一张图片和一个问题，然后模型需要能够给出一个回答。我们用以下代码实现格式转换:

from datasets import features
from transformers import AutoProcessor

processor = AutoProcessor.from_pretrained("HuggingFaceM4/idefics2-8b", do_image_splitting=False)

def format(example):
    # Prepare the input for the chat template
    prompt = [
        {
            "role": "user",
            "content": [{"type": "image"}, {"type": "text", "text": example["question"]}],
        },
    ]
    chosen = [
        {
            "role": "assistant",
            "content": [{"type": "text", "text": example["chosen"]}],
        },
    ]
    rejected = [
        {
            "role": "assistant",
            "content": [{"type": "text", "text": example["rejected"]}],
        },
    ]
    # Apply the chat template
    prompt = processor.apply_chat_template(prompt, tokenize=False)
    chosen = processor.apply_chat_template(chosen, tokenize=False)
    rejected = processor.apply_chat_template(rejected, tokenize=False)
    # Resize the image to ensure it fits within the maximum allowable
    # size of the processor to prevent OOM errors.
    max_size = processor.image_processor.size["longest_edge"]
    example["image"].thumbnail((max_size, max_size))
    return {"images": [example["image"]], "prompt": prompt, "chosen": chosen, "rejected": rejected}

# Apply the formatting function to the dataset,
# remove columns to end up with only "images", "prompt", "chosen", "rejected" columns
dataset = dataset.map(format, remove_columns=dataset.column_names)

# Make sure that the images are decoded, it prevents from storing bytes.
# More info here https://github.com/huggingface/blog/pull/2148#discussion_r1667400478
f = dataset.features
f["images"] = features.Sequence(features.Image(decode=True)) # to avoid bytes
dataset = dataset.cast(f)

完成了格式转换，我们来看看第一条数据:

>>> dataset[1]
{'images': [980x812 at 0x154505570




    
>],
 'prompt': 'User:how many families?\n',
 'rejected': 'Assistant: The image does not provide any information about families.\n',
 'chosen': 'Assistant: The image shows a Union Organization table setup with 18,000 families.\n'}

OK！接下来准备好 GPU，训练马上开始。

训练

我们将使用 Idefics2-8b 作为我们的示例模型，但 TRL 里的 DPO 也是能用在像 Llava 1.5 和 PaliGemma 这样的模型上的 (可参考这篇文章: )。不过训练之前，我们先检查一下我们的 GPU 显存是否够用:

• Idefics2-8b https://hf.co/HuggingFaceM4/idefics2-8b
• Llava 1.5 https://hf.co/llava-hf/llava-1.5-7b-hf
• PaliGemma https://hf.co/google/paligemma-3b-pt-224

训练需要多大的 GPU 显存？

一个 80GB VRAM 的 GPU 足够用来对 Idefics2-8b 进行 DPO 训练吗？我们可以先计算一下:

我们用 表示参数的数量，用 表示训练使用的精度。训练过程中，下列部分需要共同放入显存中:

• 要训练的模型 :
• 用以防止模型产生偏离的参考模型 : 和要训练的模型一样大，所以也是
• 梯度 : 我们对所有参数都进行训练，所以每个参数都有梯度:
• 优化器的状态量 : 我们使用 AdamW ，一个参数会保存两个状态量，所以需要: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.optim.AdamW.html

Idefics2-8b 有 80 亿 (8B) 参数，我们使用 float32 精度，每个参数占 4 个字节。所以总的显存需求是:

这远超我们前面说的 80GB 显存了！幸运的是，我们可以使用量化、LoRA 等技术来大幅度地减少显存需求，让训练可以进行。接下来我们将介绍这些技术。

量化

量化会降低模型权重和激活值的精度，但也同时显著减少内存需求。将精度从 float32 改为 bfloat16 ，会让每个参数需要的比特数从 4 比特减少到 2 比特。这一策略不仅能减少内存使用，还会显著加速训练，确保以最小代价保证足够高的性能。具体做法如下:

import torch
from transformers import AutoModelForVision2Seq

model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("HuggingFaceM4/idefics2-8b", torch_dtype=torch.bfloat16)

通过如下 bf16=True 的设置， bfloat16 也可以被用在优化器上:

from transformers import TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(..., bf16=True)

LoRA

LoRA 对参数矩阵进行低秩分解; 在训练时，固定住原参数矩阵，仅训练分解出的两个矩阵。是一种大规模减少 LLM 训练参数的方法。LoRA 已被集成在了 PEFT 库里，使用非常方便:

• LoRA https://arxiv.org/abs/2106.09685
• PEFT https://github.com/huggingface/peft

  from transformers import AutoModelForVision2Seq
+ from peft import get_peft_model, LoraConfig




    


  model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("HuggingFaceM4/idefics2-8b")
+ peft_config = LoraConfig(target_modules="all-linear")
+ model = get_peft_model(model, peft_config)

PEFT 像是给原模型进行了一次封装 (代码中称为 adapter )。训练时，实际上是这个 adapter 在被训练，而原有的模型保持不动。我们现在算算 LoRA 帮我们减少了多少要训练的参数:

>>> model.print_trainable_parameters()
trainable params: 55,348,736 || all params: 8,458,116,848 || trainable%: 0.6543860411799315

它帮我们把要训练的参数从八十亿降到了五千五百万！差距真大！这将显著减少显存需求。

使用 bfloat16 和 LoRA 后的显存需求

现在我们来算算新的显存需求:

现在我们仅需 32GB 的显存就可以训练我们的 Idefics2-8b 模型了。这合理多了，用 80GB 显存的 GPU 就可以训练了。

PEFT 文档 和 谷歌这篇关于 LoRA 和 QLoRA 文章 也提供了很多关于显存优化的帮助指南，读者感兴趣可以阅读。

• PEFT 文档 https://hf.co/docs/peft/en/index
• 谷歌这篇关于 LoRA 和 QLoRA 文章 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/model-garden/lora-qlora

训练时 batch size 怎么设定？

上述关于显存占用的计算还不算准确，因为实际训练时，激活值也需要占用显存。激活值是神经网络各层的输出。作为中间产物，它们的显存占用量取决于模型结构和训练时的 batch size。准确计算这些显存需求还是很困难的，我们一般依赖实验观察。

若想找到一个合适的 batch size ( per_device_train_batch_size )，你可以先随便选取一个你认为合适的数值 (比如 64) 然后试着开始训练。当然这大多数情况下会爆显存 (OOM)。如果这样，你可以减半 batch size，同时将 gradient_accumulation_steps 翻倍，以获得和原先 batch size 设定相同的效果。反复重复这一过程，最终当 OOM 不再出现时，你就可以训练了。我们的实验参数是: per_device_train_batch_size 设为 2， gradient_accumulation_steps 设为 32。

你还可以使用 gradient_checkpointing 来减少激活值所需的内存。这一技术在计算梯度时，会重新计算一遍前向过程，而不是在前向过程中保存用于计算梯度的中间结果。需要使用时，设置 gradient_checkpointing=True 即可。

完整训练代码

一切就绪，我们可以开始训练了。下面是我们的完整训练代码。除了上面提到的部分外，我们还设置了 dataset_num_proc 和 dataloader_num_workers 等参数，用于加速数据预处理。

# dpo_idefics2-8b.py
from datasets import features, load_dataset
from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoProcessor
import torch
from trl import DPOConfig, DPOTrainer
from peft import LoraConfig

def main():
    # Load the model and processor
    model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("HuggingFaceM4/idefics2-8b", torch_dtype=torch.bfloat16)
    processor = AutoProcessor.from_pretrained("HuggingFaceM4/idefics2-8b", do_image_splitting=False)

    # Load the dataset
    dataset = load_dataset("openbmb/RLAIF-V-Dataset", split="train")

    def format(example):
        # Prepare the input for the chat template
        prompt = [{"role": "user", "content": [{"type": "image"}, {"type": "text", "text": example["question"]}]}]
        chosen = [{"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": example["chosen"]}]}]
        rejected = [{"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": example["rejected"]}]}]
        # Apply the chat template
        prompt = processor.apply_chat_template(prompt, tokenize=False)
        chosen = processor.apply_chat_template(chosen, tokenize=False)
        rejected = processor.apply_chat_template(rejected, tokenize=False)
        # Resize the image to ensure it fits within the maximum allowable
        # size of the processor to prevent OOM errors.
        max_size = processor.image_processor.size["longest_edge"]// 2
        example["image"].thumbnail((max_size, max_size))
        return {"images": [example["image"]], "prompt": prompt, "chosen": chosen, "rejected": rejected}

    # Apply the formatting function to the dataset
    dataset = dataset.map(format, remove_columns=dataset.column_names, num_proc=32)

    # Make sure that the images are decoded, it prevents from storing bytes.
    # More info here https://github.com/huggingface/blog/pull/2148#discussion_r1667400478
    f = dataset.features
    f["images"] = features.Sequence(features.Image(decode=True))
    dataset = dataset.cast(f)

    # Train the model
    training_args = DPOConfig(
        output_dir="idefics2-8b-dpo",
        bf16=True,
        gradient_checkpointing=True,
        per_device_train_batch_size=2,
        gradient_accumulation_steps=32,
        num_train_epochs=1,
        dataset_num_proc=32, # tokenization will use 32 processes
        dataloader_num_workers=32, # data loading will use 32 workers
        logging_steps=10,
    )
    trainer = DPOTrainer(
        model,
        ref_model=None, # not needed when using peft
        args=training_args,
        train_dataset=dataset,
        tokenizer=processor,
        peft_config=LoraConfig(target_modules="all-linear"),
    )

    trainer.train()

if __name__ == "__main__":
    main()

启动脚本开始训练，接下来就等待结果吧 🚀

accelerate launch dpo_idefics2-8b.py

结果

训练需要几小时的时间。当训练完成后，我们可以看看训练相关指标的变化曲线:

In DPO, we focus on several metrics to assess the quality of the training:

在 DPO 中，为了评估训练，我们关注这几个指标:

• 精度 (Accuracy) : 在训练样本中，模型更愿意输出被选中的回答而不是被淘汰的回答，这个比率有多少。我们可以看到随着训练，精度在提升，这是个好的信号。