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Language: fr

Hugging Face  Bibliothèque d'apprentissage de modèles

# Hugging Face TRL. 

Bibliothèque d'apprentissage avec DPO et paires de réponses

4.40 / 5    [Évaluation du catalogue](https://instain.ru/fr/ai/huggingface-trl/#editorial-rating) [Site officiel ](https://huggingface.co/docs/trl/index)

Pour un DPO, une réponse préférée et moins réussie est appliquée à une requête. TRL fournit une salle de classe prête à l'emploi et décrit les formats pris en charge.

![Aide Hugging Face avec le format d'exemple pour DPO Trainer](https://instain.ru/assets/images/huggingface-trl-screen-0ad4e55f7939-1200.webp)

Aide Hugging Face avec le format d'exemple pour DPO Trainer.  [Ouvrir la source ](https://huggingface.co/docs/trl/dpo_trainer#expected-dataset-type-and-format)

## Comment marquer quelques réponses

Prenons un assistant de formation pour le répertoire interne. Sur la question du report du délai, une réponse répète exactement la règle, l'autre propose une exception. Pour DPO, vous pouvez enregistrer une requête et deux réponses en marquant le premier comme préféré. Si le second est à la fois plus long et moins précis, le modèle peut associer la préférence à la longueur. Faites plusieurs paires avec le même style, mais des erreurs réelles différentes. Ainsi, le critère sera mieux visible dans les données.

## Que transmettre à TRL

Le DPOTrainer fournit un ensemble de données avec des champs prompt, chosen et rejected. Les champs de rôle sont disponibles pour les exemples de dialogue. Vérifiez que les deux versions répondent bien à la même question et ne contiennent pas d'informations qui ne figurent pas dans la requête ou le manuel. Ensuite, reportez les questions d'une autre section du manuel pour vérification. Préparez également une paire où la réponse préférée vous demande de clarifier les données d'entrée.

## Contrôle après formation

Vérifiez séparément les réponses exactes, les mises à jour pertinentes et les fictions confiantes. La note globale peut être améliorée par un style plus court, même si une partie des anciennes réponses correctes a disparu. Enregistrez quelques exemples de ce type à côté des paramètres de progression. Vérifiez si le modèle de dialogue correspond à l'apprentissage et au test. La comparaison avec le modèle original a du sens sur un ensemble de questions, avec le même contexte et les mêmes paramètres de génération. Pour les scénarios importants, complétez les indicateurs automatiques par une vérification manuelle du contenu.

## Pour quelles tâches convient-il

- Vérifier l'apprentissage par paires de réponses

- Comparer le modèle avant et après DPO

Fonctionnalités 

## Les points forts

- Il existe une classe DPOTrainer prête à l'emploi et des formats d'exemples

- Bibliothèque connectée à l'écosystème Transformers

Il faut prendre en compte 

## Limites

- Les préférences dans l'échantillon affectent le comportement final

- Un marquage séparé est nécessaire pour la vérification en dehors du kit de formation

## Choix et conditions

Mode gratuit

Oui

Période d'essai

Non confirmé

Sans inscription

Non confirmé

Interface en russe

Non confirmé

Installation locale

Oui

API

Non confirmé

« Non confirmé » signifie que les informations disponibles ne suffisent pas. La fonctionnalité peut exister ; vérifiez les conditions du développeur.

Formats d’entrée

Texte, Données

Résultat

Données, Modèle

### Conditions

La bibliothèque ouverte n'a pas de tarif séparé. Les calculs, l'emplacement et les conditions d'utilisation du modèle de référence sont comptabilisés séparément. Les préférences dans l'échantillon affectent le comportement final.

De la tâche au premier résultat

## Exemple pratique

Tâche

Vérifier l'apprentissage par paires de réponses

Que préparer

Un ensemble de questions et réponses, un modèle compatible et des exemples de vérification individuels.

### Consigne ou requête

Prépare une courte formation. Enregistrez les paramètres du modèle et comparez ses réponses avant et après la formation sur les mêmes requêtes de vérification.

### Résultat attendu

Rapport de changement de qualité et adaptateur ou point de contrôle personnalisé.

### Comment vérifier le résultat

- Enlevez les copies et les variantes proches entre les échantillons.

- Notez séparément les erreurs de contenu et les écarts par rapport au format.

Cet exemple pédagogique préparé par la rédaction décrit une tâche ; il ne présente pas le résultat d’un test personnel du service. Vérifiez la disponibilité du mode requis, les droits sur les fichiers d’origine et les conditions d’utilisation du résultat.

Vérifier les détails

## Sources officielles

-  [Présentation de Hugging Face TRL ](https://huggingface.co/docs/trl/index)

-  [Entraîneur DPO et formats de données ](https://huggingface.co/docs/trl/dpo_trainer)

-  [Le dépôt officiel TRL ](https://github.com/huggingface/trl)

La description est faite à partir des matériaux du développeur. Les fonctionnalités, les prix et la disponibilité peuvent varier; vérifiez la source avant de l'utiliser.

En bref sur l'outil

Développeur

Hugging Face

Catégorie

[Code](https://instain.ru/fr/category/code/)

Accès

Il faut un modèle compatible, des données appropriées et un environnement informatique. Vérifiez les versions des Transformers et des dépendances pour démarrer.

Paiement

La bibliothèque ouverte n'a pas de tarif séparé. Les calculs, l'emplacement et les conditions d'utilisation du modèle de référence sont comptabilisés séparément.

API

API non spécifiée

[Termes du développeur ](https://github.com/huggingface/trl)

Évaluation du catalogue

4.40 / 5 

Fonctionnalités

4.50 / 5 

Scénarios de travail

4.00 / 5 

Écosystème

4.60 / 5 

Documentation

4.50 / 5 

Les points sont le repère du catalogue. Ce ne sont pas des commentaires d'utilisateurs ou le résultat de tests personnels.

[Voir la méthodologie ](https://instain.ru/fr/methodology/)

Poursuivre la découverte

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