RLLoggingBoard

RLLoggingBoard ：強化學習人體回饋訓練過程視覺化工具

介紹

RLLoggingBoard是一款專注於強化學習人類回饋（RLHF）訓練過程視覺化的工具。它透過細粒度的指標監控，幫助研究人員和開發者更直觀地理解訓練過程，快速定位問題，並優化訓練效果。該工具支援多種視覺化模組，包括獎勵曲線、反應排序和token 等級指標等，旨在輔助現有的訓練框架，提升訓練效率和效果。

目標用戶

該產品適合從事強化學習研究與開發的專業人員，尤其是需要對RLHF 訓練過程進行深度監控和調試的開發者。它幫助他們快速定位問題，優化訓練策略，提升模型表現。

使用場景範例

押韻任務：透過視覺化工具分析模型產生的詩句是否符合押韻要求，優化訓練過程。

對話生成任務：監控模型產生的對話質量，透過獎勵分佈分析模型的收斂性。

文字產生任務：透過token 層級指標監控，發現並解決模型生成文字中的異常token 問題。

產品特色

獎勵區域視覺化：展示訓練曲線、得分分佈及與參考模型的獎勵差異。

反應區域視覺化：依獎勵、KL 散度等指標排序，分析每個樣本的特徵。

Token 等級監控：展示每個token 的獎勵、價值、機率等細粒度指標。

支援多種訓練框架：與訓練框架解耦，可適應任何保存所需指標的框架。

資料格式靈活：支援.jsonl 檔案格式，方便與現有訓練流程整合。

可選的參考模型比較：支援保存參考模型的指標，進行RL 模型與參考模型的比較分析。

直觀發現潛在問題：透過視覺化手段快速定位訓練中的異常樣本和問題。

支援多種視覺化模組：提供豐富的視覺化功能，滿足不同監控需求。

使用教程

1. 在訓練框架中將所需的指標資料保存到.jsonl 檔案中。

2. 將資料檔案儲存到指定的目錄下。

3. 安裝工具所需的依賴套件（執行pip install -r requirements.txt）。

4. 運行啟動腳本（bash start.sh）。

5. 透過瀏覽器存取視覺化介面，選擇資料資料夾進行分析。

6. 使用視覺化模組查看獎勵曲線、回應排序和token 等級指標等。

7. 根據視覺化結果分析訓練過程中的問題，並優化訓練策略。

8. 持續監控訓練過程，確保模型效能符合預期。