Bu GitHub deposu, "Reinforcement Learning from Human Feedback" (RLHF) kavramını temelden öğrenmek isteyenler için kapsamlı bir kaynak sunuyor. Üretim sistemleri yerine, RLHF'in ana adımlarını kompakt ve okunabilir kod örnekleriyle öğretmeye odaklanıyor. Depo, kullanıcıların RLHF süreçlerini adım adım anlamalarını sağlayacak minimal kod uygulamaları ve uygulamalı bir eğitim rehberi içeriyor. Bu yaklaşım, karmaşık RLHF algoritmalarının temel prensiplerini kavramayı kolaylaştırıyor ve teorik bilgiyi pratik uygulamalarla birleştiriyor.
Projenin kod yapısı, src/ppo/ dizini altında yer alan modüllerle açıklanıyor. ppo_trainer.py dosyası, bir dil modelinin politikasını güncellemek için basit bir PPO (Proximal Policy Optimization) eğitim döngüsü içeriyor. Yardımcı rutinler, yani core_utils.py içinde, rollout/işleme, avantaj/geri dönüş hesaplamaları ve ödül sarmalayıcıları gibi temel işlevler bulunuyor. parse_args.py ise eğitim çalıştırmaları için komut satırı argümanlarını ayrıştırmaya yarıyor. Bu modüler yapı, her bir bileşenin işlevini net bir şekilde anlamayı sağlıyor.
tutorial.ipynb adlı Jupyter not defteri, tüm bu parçaları bir araya getirerek teorik bilgiyi küçük deneyler ve kod örnekleriyle destekliyor. Not defteri, RLHF pipeline'ının genel bir görünümünü sunuyor: tercih verilerinden ödül modeline ve politika optimizasyonuna kadar tüm süreci ele alıyor. Ayrıca, ödül modellemesi, PPO tabanlı ince ayar ve farklı yaklaşımların karşılaştırmaları üzerine kısa gösterimler içeriyor. Kullanıcılar, not defterini interaktif olarak çalıştırarak oyuncak deneyleri yeniden üretebilir ve src/ppo/ dizinindeki kodun not defteriyle nasıl eşleştiğini inceleyebilirler. Bu sayede, RLHF'in hem teorik hem de pratik yönleri derinlemesine öğrenilebilir.
Bu depo, karmaşık RLHF süreçlerini anlaşılır kod örnekleri ve uygulamalı bir rehberle demokratikleştirerek yapay zeka geliştiricilerinin bu alana daha kolay adapte olmasını sağlıyor.