# 必要なライブラリのインストール
pip install torch transformers trl datasets accelerate wandb

# RLHF用の追加ライブラリ
pip install peft bitsandbytes evaluate

# データ処理用
pip install pandas numpy scikit-learn

from datasets import Dataset
import pandas as pd

# 比較データセットの作成例
def create_preference_dataset():
    data = {
        'prompt': [
            "人工知能について教えてください",
            "プログラミングの勉強方法は？",
            "健康的な食事のポイントは？"
        ],
        'chosen': [  # 人間が好む回答
            "人工知能は機械が人間のような知的な処理を行う技術です...",
            "プログラミング学習は実践的なプロジェクトから始めると効果的です...",
            "バランスの取れた栄養摂取が健康的な食事の基本です..."
        ],
        'rejected': [  # 好まれない回答
            "AIはロボットです。",
            "本を読んでください。",
            "野菜を食べてください。"
        ]
    }
    return Dataset.from_dict(data)

preference_dataset = create_preference_dataset()

from trl import RewardTrainer, RewardConfig
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

# 報酬モデルの設定
model_name = "microsoft/DialoGPT-medium"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    model_name, 
    num_labels=1
)

# 報酬モデル学習の設定
reward_config = RewardConfig(
    output_dir="./reward_model",
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    num_train_epochs=3,
    learning_rate=1e-5,
    save_steps=500,
    eval_steps=500,
    logging_steps=100,
)

# トレーナーの初期化と学習実行
reward_trainer = RewardTrainer(
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    args=reward_config,
    train_dataset=preference_dataset,
    eval_dataset=preference_dataset,
)

reward_trainer.train()

from trl import PPOTrainer, PPOConfig, AutoModelForCausalLMWithValueHead

# PPO設定
ppo_config = PPOConfig(
    model_name=model_name,
    learning_rate=1e-5,
    batch_size=32,
    mini_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=8,
    optimize_cuda_cache=True,
    early_stopping=True,
    target_kl=0.1,
    kl_penalty="kl",
    seed=0,
)

# モデルの準備
model = AutoModelForCausalLMWithValueHead.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

# PPOトレーナーの初期化
ppo_trainer = PPOTrainer(
    config=ppo_config,
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    dataset=dataset,
)

# 学習実行
for epoch in range(ppo_config.num_train_epochs):
    for batch in ppo_trainer.dataloader:
        # 応答生成
        query_tensors = batch["input_ids"]
        response_tensors = ppo_trainer.generate(
            query_tensors,
            return_prompt=False,
            **generation_kwargs
        )
        
        # 報酬計算
        rewards = [get_reward(query, response) for query, response in zip(queries, responses)]
        
        # PPO学習ステップ
        stats = ppo_trainer.step(query_tensors, response_tensors, rewards)
        ppo_trainer.log_stats(stats, batch, rewards)