用 TRL 和 LoRA 在 Anthropic HH-RLHF 上做 DPO 偏好审计与微调教程
Auditing Preference Biases and Fine-Tuning Language Models with Direct Preference Optimization on Anthropic HH-RLHF Using TRL and LoRA
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AI 导读
一篇教程用 Anthropic HH-RLHF 数据集和 DPO 搭建端到端偏好学习流程，先审计数据集的结构与长度偏好偏差，并用词法捷径诊断判断表层语言模式能否区分优选与拒绝回答。随后基于 TRL 和可选 LoRA 构建版本鲁棒的 DPO 训练管线，微调 Qwen2.5-0.5B-Instruct，评估 reward accuracy 与训练行为，并分析各 HH-RLHF 子集表现和潜在长度偏差。
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