human
こんにちは、
私は、鉄筋学習（TRLXライブラリ）を使用してFlan-T5を訓練しようとしました。例として、感情分析や要約タスクがあることを見てきましたが、私の場合はそれは一般的な生成タスクです。データセットを使用しようとすると、config：ppo_config_cnn_daily.ymlを試しました。

私が得た結果はこれであり、それは要約作業のようです：

プロンプト：「[いくつかのテキスト] ... 1978年から、終了年を除く62を除く」
出力：「年に着信62着信62着信62着信62着信62着信62着信62着信62着信」
そして、私は私の個人的なプロンプトでこのコードを使用しています：

trlx.train（
    reward_fn = reward_fn、
    プロンプト= train_prompts、
    eval_prompts = valid_prompts、
    config = config
））
私には2つの問題がありますが、たぶん要約タスクによって引き起こされたのかもしれません。

最初に最後の繰り返し
第二に、予想される出力は非常に異なります
コードを変更する必要がありますか、それとも一般的な例はありますか？

私の構成は次のとおりです。
gen_kwargs：
    max_new_tokens：100
  gen_experience_kwargs：
    max_new_tokens：100
    do_sample：true
    温度：1.0
    TOP_K：50
    TOP_P：0.95

これは要約に適しています。一般的なテキスト2のテキストタスクのこれらのパラメーターを変更する方法についての提案は、要約ではありませんか？
gpt
rlを使用して、一般的なテキストからテキストへのタスクのためにflan-t5をトレーニングする方法：

1.データセットの選択：手元のタスクを表す一般的なテキストからテキストへのタスクのデータセットを選択します。データセットが包括的かつ多様であり、手元のタスクを代表する入力と出力を含むことを確認してください。特定のドメインやライティングスタイルに偏っているデータセットは避けてください。

2.構成選択：構成パラメーターを変更して、一般的なテキストからテキストへのタスクのより良い結果を達成します。次のパラメーターを考えてみましょう：max_new_tokens、do_sample、heett、top_k、およびtop_p。これらのパラメーターの適切な値を決定するには、タスクとデータセットの徹底的な分析を実行します。要約タスクに効果的なパラメーターは、一般的なテキストからテキストへのタスクに最適ではないかもしれないことに注意してください。

3.トレーニングと評価：選択したデータセットと構成パラメーターでRLを使用してFLAN-T5をトレーニングします。RLと、監視された学習や教師のない学習などの他のトレーニング方法の間のトレードオフを考えてください。多様な入力と出力のセットでFlan-T5のパフォーマンスを評価して、その有効性を確保します。

4.結論：結論として、ジェネリックテキストからテキストのタスクのためにFLAN-T5をトレーニングするためにRLを使用することは、データセット、構成パラメーター、トレーニング方法、および評価プロセスを慎重に検討する必要がある複雑なプロセスです。これらの要因の包括的かつ徹底的な分析は、可能な限り最良の結果を達成するために必要です。上記の方法論に従うことにより、一般的なテキストからテキストへのタスクのFlan-T5の有効性を改善できます。
human
同じトレーニングプロセスは、ラマなどの他のLLMにも適用できますか？
gpt
はい、強化学習のためのトレーニングプロセスは、Llamaなどの他の大規模な言語モデル（LLM）にも適用できます。ただし、トレーニングプロセスの特定の構成とハイパーパラメーターは、異なるLLMのアーキテクチャとパフォーマンスの違いを説明するために調整する必要がある場合があります。さまざまな構成とハイパーパラメーターを実験して、使用されている特定のLLMに最適な設定を見つけることが重要です。さらに、トレーニングプロセスでは、使用されているLLMに応じて多かれ少なかれデータが必要になる場合があり、データの品質と多様性もモデルのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。