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Nice 数据选择器

968 字约 3 分钟

2025-12-17

本文档介绍如何在 DataFlex 框架中使用 NICE Selector 进行动态数据选择。该方法在训练集与验证集之间构造梯度相似性：训练集使用SFT损失梯度，验证集则使用基于奖励模型的策略梯度；二者通过随机投影后计算相似度，挑选与目标样本最对齐的训练数据。该方法源于NICE Data Selection for Instruction Tuning in LLMs with Non-differentiable Evaluation Metric (ICML 2025)。

1. 方法概述

NICE Selector 的核心流程：

  1. 数据规范化：自动兼容 Alpaca、ShareGPT 等格式。
  2. 训练集梯度：对训练集样本逐一计算梯度，并使用 TRAK 投影。
  3. 奖励集梯度：在验证数据上进行 Monte Carlo 采样生成，调用奖励模型（本地 vLLM 或远程 API）打分，使用策略梯度得到奖励方向的梯度并投影。
  4. 相似度选择：对齐并归一化投影梯度，按训练集与验证集的平均相似度排序，选出 top-k 作为本轮训练数据。

2. 实现步骤

步骤一：环境安装

git clone https://github.com/OpenDCAI/DataFlex.git
cd DataFlex
pip install -e .
pip install llamafactory

步骤二：NICE Selector 参数配置

配置文件路径：

DataFlex/src/dataflex/configs/components.yaml

示例配置：

nice:
  name: nice
  params:
    cache_dir: ../dataflex_saves/nice_output
    gradient_type: adam
    proj_dim: 4096
    seed: 123
    save_interval: 16
    reward_model_backend: local_vllm   # choices: [local_vllm, api]
    reward_backend_params:
      local_vllm:
        hf_model_name_or_path: meta-llama/Llama-3.1-8B
        vllm_tensor_parallel_size: 1
        vllm_temperature: 0.0
        vllm_top_p: 0.9
        vllm_max_tokens: 512
        vllm_top_k: 40
        vllm_seed: 42
        vllm_max_model_len: null
        vllm_gpu_memory_utilization: 0.9
      api:
        api_url: https://api.openai.com/v1/chat/completions
        api_key: DF_API_KEY
        model_name: gpt-4o
        temperature: 0.0    
    mc_samples: 4
    max_new_tokens: 512
    generation_temperature: 0.7
    max_prompt_length: 4096

参数说明：

  • cache_dir: 缓存梯度投影与选择结果的路径，支持断点续传。
  • gradient_type: adam（带一二阶矩归一化）或 sgd。
  • proj_dim: 随机投影维度，决定梯度相似度计算的成本/精度。
  • reward_model_backend: 奖励模型后端，如果local_vllm 使用本地 vLLM 推理，如果api 走 HTTP 服务。
  • reward_backend_params: 不同后端的专属参数。
  • mc_samples: 每个奖励样本的 Monte Carlo 生成次数，用于稳定策略梯度估计。
  • max_new_tokens / generation_temperature / max_prompt_length: 策略模型生成回答的长度与采样策略。

步骤三：动态训练配置

配置文件路径：

DataFlex/examples/train_lora/selectors/nice.yaml

示例配置：

### model
model_name_or_path: meta-llama/Llama-3.1-8B
trust_remote_code: true

### method
stage: sft
do_train: true
finetuning_type: lora
lora_target: all
lora_rank: 16
lora_alpha: 8

### dataset
dataset: alpaca_en_demo
template: llama3
cutoff_len: 4096
overwrite_cache: true
preprocessing_num_workers: 16
dataloader_num_workers: 0
seed: 42

### output
output_dir: ../dataflex_saves/nice_output
logging_steps: 10
save_steps: 100
plot_loss: true
save_only_model: false
overwrite_output_dir: true

### swanlab
report_to: none  # choices: [none, wandb, tensorboard, swanlab, mlflow]
# use_swanlab: true
# swanlab_project: dynamic_nice_sft
# swanlab_run_name: name
# swanlab_workspace: ypur_workspace
# swanlab_api_key: xxxxxxx

### train
per_device_train_batch_size: 1
gradient_accumulation_steps: 1
learning_rate: 1.0e-4
num_train_epochs: 1.0
lr_scheduler_type: cosine
warmup_ratio: 0.1
bf16: true
ddp_timeout: 180000000

### dynamic_train
train_type: dynamic_select
components_cfg_file: src/dataflex/configs/components.yaml
component_name: nice
warmup_step: 10
update_step: 10
update_times: 2

eval_dataset: alpaca_zh_demo
per_device_eval_batch_size: 1
metric_for_best_model: eval_loss
greater_is_better: false
load_best_model_at_end: true
eval_strategy: steps    # choices: [no, steps, epoch]
eval_steps: 10
early_stopping_steps: 3
early_stopping_min_delta: 0.01

参数说明：

  • component_name: 与 components.yaml 中的 nice 组件保持一致，决定奖励后端与投影维度等设置。
  • warmup_step / update_step / update_times: 决定每个 Flex epoch 内的动态选择节奏；总步数由 num_train_epochs 推导，若 train_step > 0 则以 train_step 为准。
  • eval_dataset: 验证集，可以是 Alpaca/ShareGPT 样式，生成时会调用奖励模型打分。
  • output_dir: LoRA 适配器与缓存保存路径。

步骤四：运行训练

FORCE_TORCHRUN=1 DISABLE_VERSION_CHECK=1 dataflex-cli train examples/train_lora/selectors/nice.yaml

步骤五：模型合并与导出

配置文件路径：

DataFlex/examples/merge_lora/llama3_lora_sft.yaml

示例配置：

model_name_or_path: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
adapter_name_or_path: ../dataflex_saves/nice_output
template: llama3
trust_remote_code: true

export_dir: ../dataflex_saves/Llama-3.1-8B_nice_lora_sft
export_size: 5
export_device: cpu  # choices: [cpu, auto]
export_legacy_format: false

参数说明：

  • adapter_name_or_path: NICE 动态选择训练得到的 LoRA 适配器路径。
  • export_dir: 合并后完整模型的输出目录。

执行合并导出命令：

llamafactory-cli export llama3_lora_sft.yaml

合并后的模型将保存在：

/dataflex_saves/Llama-3.1-8B_nice_lora_sft

3. 模型评估

推荐使用 DataFlow 的 模型 QA 能力评估流水线 对生成后的模型进行系统评估，并结合 cache_dir 中的打分日志观察奖励模型对不同样本的敏感度。