原贴链接

我一直在尝试使用GRPO训练器和Unsloth.AI训练非英语/汉语的推理模型。大多数推理模型（如DeepSeek - R1）基于英语/汉语进行“思考”，我想验证在不使用大量计算资源的情况下能否在其他语言上得到不错的结果。使用Llama 3.1 8B作为基础模型、trl的GRPO训练器和Unsloth，在L40S GPU上训练约5小时后，我得到了一个保加利亚语的可用原型。这种方法应该适用于基础模型有预训练覆盖的任何语言。模型链接：https://huggingface.co/s - emanuilov/LLMBG - Llama - 3.1 - 8B - BG - Reasoning - v0.1；关于训练、数据集等的博客文章：https://unfoldai.com/reasoning - in - a - non - english - language/；笔记本和训练日志：https://github.com/s - emanuilov/LLMBG - Llama - 3.1 - 8B - BG - Reasoning - v0.1。我希望这对从事多语言推理模型工作的其他人有所帮助。

讨论总结

原帖作者讲述自己用特定工具训练非英/中文推理模型的经历并分享成果。评论者们的反应多样，部分人认可并鼓励作者，也有人提出关于模型训练的各种问题，包括小数据集的使用效果、GRPO在非文本模型中的应用、将模型推离输出人类语言的可能性等，还有人对原帖中使用的Unsloth表示感谢，整体讨论氛围较为和谐，大家积极交流观点。

主要观点

  1. 👍 认可原帖作者训练非英/中文推理模型的工作
    • 支持理由：对正在进行多语言推理模型研究的人有帮助
    • 反对声音：无
  2. ❓ 对使用小数据集进行GRPO训练能否得到好结果存在疑问
    • 正方观点：小数据集可能存在数据不足的问题
    • 反方观点：原作者给出肯定答复并提供其他方法
  3. ❓ 探索将模型推离输出人类语言的可能性
    • 正方观点：可以通过奖励模型输出独特标记推动非人类可理解推理
    • 反方观点：有观点认为LLM基于人类语言训练无法做到
  4. 💡 询问GRPO是否能用于非文本模型
    • 解释：对GRPO在非文本模型中的适用性表示好奇
  5. 😊 对帖子作者使用Unsloth表示感谢
    • 解释：Unsloth可能在相关领域有重要作用

金句与有趣评论

  1. “😂 Great work. That’s what I was looking for.”
    • 亮点：简洁地表达对原帖作者工作的认可，表明该工作符合预期需求。
  2. “🤔 Yes, it is using a really small dataset.”
    • 亮点：引出关于小数据集使用的疑问和讨论。
  3. “👀 我想知道强化学习（RL）创建非人类可理解的思维有多快、多容易，以及这会使RL更好还是更坏。”
    • 亮点：提出探索性问题，拓宽了讨论的话题范围。
  4. “🙏 yoracale：Thank you so much for using Unsloth OP!! ♥️🙏”
    • 亮点：表达对原帖使用Unsloth的积极态度。

情感分析

总体情感倾向为正面。主要分歧点在于一些探索性问题上，如将模型推离输出人类语言是否可行等。可能的原因是不同人对模型的理解和期望不同，有些人关注模型在多语言推理上的应用，而有些人则关注模型在非传统方向上的探索。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型推离输出人类语言后的应用场景及影响。
  • 潜在影响：如果能将模型推离输出人类语言并应用，可能会在人工智能的特殊任务处理或安全性研究等方面产生影响。

详细内容：

标题：关于非英语推理模型训练的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于使用 GRPO 和 Unsloth 训练非英语推理模型的帖子引发了热烈关注。该帖子详细介绍了作者以 Llama 3.1 8B 为基础模型，经过约 5 小时在 L40S GPU 上的训练，成功获得保加利亚语推理模型的实验过程，并提供了相关的模型链接、博客文章和训练日志的链接。此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人对能否使用小规模数据集通过 grpo 获得理想结果表示好奇，作者回应称可以，还可创建合成数据集或使用 DeepL 进行翻译。 对于是否能有意使模型不输出任何人类语言，各方观点不一。有人认为这相对容易，有人认为大语言模型是基于人类语言训练的，不存在这种神奇属性。还有人认为即使模型输出不是人类可读的推理，也可能是正确的。 有人提出通过奖励模型在推理中使用更多样的令牌来引导训练，但担心可能导致看似随机的输出。 也有人探讨了如何设计奖励函数，包括是定义两个不同的奖励，还是一个通用奖励，以及模型如何知晓输出中的错误部分。

有用户分享道：“作为一名在相关领域探索的研究者，我曾尝试过多种模型训练方法。在之前的一个项目中，使用小规模数据集结合特定算法，确实取得了超出预期的成果，这让我坚信在有限资源下也能实现不错的训练效果。”

在讨论中，各方各抒己见，既有对新方法的期待，也有对潜在问题的担忧。然而，大家在交流中也逐渐形成了一些共识，比如都认同探索新的训练方式和优化模型的重要性。

总之，这次关于非英语推理模型训练的讨论展现了思维的碰撞和创新的探索，为相关领域的发展提供了有价值的参考和思考方向。