TinyZero 따라하기 (3)

 Colab용 간이 실행 코드

Colab Pro에서 TinyZero를 실행할 수 있도록 만든 간이 실행 코드. 복잡한 스크립트 없이 사전 학습 (pretraining) 파트만 실행해보는 버전.

# [1] 기본 셋업 !git clone https://github.com/Jiayi-Pan/TinyZero.git %cd TinyZero !pip install -r requirements.txt # [2] Pretraining 설정 파일 확인 !cat configs/pretrain_config.yaml # [3] 사전 학습 실행 !accelerate launch train.py \   --config_file configs/pretrain_config.yaml

⚠️ accelerate config는 Colab에서는 자동 설정되므로 생략 가능함.
GPU는 Colab Pro+에서 A100 나오면 더 좋음.

주요 코드 흐름 분석

TinyZero는 PPO (Proximal Policy Optimization) 를 사용한 RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) 기반 언어모델 훈련 구조를 단순화한 프로젝트야.

핵심 구성요소

파일	설명
train.py	사전 학습 수행 (Pretraining, PPO 없이)
train_ppo.py	PPO 알고리즘 기반 강화 학습 수행
model.py	HuggingFace 기반 GPT 모델 정의
dataset.py	Pretraining용 학습 데이터 생성 및 처리
reward_model.py	생성된 응답 평가용 보상 모델
ppo_trainer.py	PPO 알고리즘 핵심 로직 (update steps 등)

---

흐름 요약

[1] train.py

• load_dataset() → create_dataloader() → Trainer.train()
  
  

• PPO 없이 기본 언어모델 사전학습 수행
  
  

[2] train_ppo.py

• 사용자 질문에 대한 응답을 생성 →
  
  

• reward_model로 평가 →
  
  

• PPOTrainer로 파라미터 업데이트
  
  

[3] ppo_trainer.py

• Advantage 계산
  
  

• Policy gradient로 업데이트
  
  

• KL-penalty로 안정성 유지