一、结论写在前面偏好学习算法(Preference learning algorithms,如RLHF和DPO)常用于引导大型语言模型(LLMs)生成更符合人类偏好的内容,但论文对其内部机制的理解仍有限。论文探讨了传统观点,即偏好学习训练…
一、背景通过人类反馈进行强化学习(RLHF)是一种流行的微调语言模型以实现有效对齐的方法。虽然经典的RLHF方法 已显示出令人印象深刻的结果,但由于其多阶段过程——先训练奖励模型,然后优化策略模型以最大化该…
一、偏好学习背景 偏好学习,其根源深植于通过人类反馈进行强化学习(RLHF)的土壤之中。想象一下,你正在训练一个语言模型,希望它能更贴近人类的思维。传统的RLHF方法,就像一位严苛的教练,先通过奖励模型设定标准,再鞭策策略模型不断逼近这个标准。然而,这种方法往往伴随着复杂的训练过程和优化挑战。 为了打破这一僵局,...
偏好学习的核心要素 偏好学习,顾名思义,是根据个人的兴趣和优势来选择学习内容,通过高效、有针对性的学习路径,快速掌握核心知识和技能。其核心要素不仅在于明确的目标设定,更在于个性化的学习体验与深度的知识挖掘。 首先,明确目标是偏好学习的基石。比如,一位想要成为数据分析师的学习者,会设定具体的学习目标,如掌握Py...
北大李戈教授团队与字节合作，在模型训练过程中引入偏好学习，提出了一个全新的代码生成优化框架——CodeDPO。在部分模型上，相比于单独使用SFT，CodeDPO能够将模型的HumanEval得分再多提升10个百分点，最高增幅接近1/3。监督微调（SFT）等现有训练方法，尽管提升了代码质量，但在代码生成过程中存在关键局限——没有完全...
在模型与人类意图对齐方面,根据人类反馈的强化学习(RLHF)已经成为一大流行范式。通常来说,RLHF 算法的工作过程分为两个阶段:一、使用人类偏好学习一个奖励函数;二、通过使用强化学习优化所学习的奖励来对齐模型。 RLHF 范式假定人类偏好的分布遵照奖励,但近期有研究认为情况并非如此,人类偏好其实遵循用户最优策略下的...
具体来说，在线学习指的是在训练过程中可以即时获取反馈，而离线学习则是反馈来自于已有的存储数据。我们认为反馈在偏好学习中至关重要，它不仅影响模型的训练过程，还决定了模型优化的方向。基于这些考量，我们将偏好学习过程划分为数据、反馈、偏好优化和评估四个环节。偏好数据的形式多样，包含输入的文本信息和相应的...
偏好学习算法(Preference learning algorithms,如RLHF和DPO)常用于引导大型语言模型(LLMs)生成更符合人类偏好的内容,但论文对其内部机制的理解仍有限。论文探讨了传统观点,即偏好学习训练模型通过排序准确性来赋予更偏好的输出比不太偏好的输出更高的似然性。
为填补这一空白，我们引入了一种针对此上下文的多轮直接偏好学习体系，该框架利用代码解释器的反馈并优化轨迹级别的偏好。这一框架包括多轮DPO策略和多轮KTO策略作为具体实现。通过使用GSM8K数据集和MATH数据集增强的提示集对各种语言模型进行训练，我们验证了该框架的有效性。结果显示了显著的提升：一个监督微调的Gemma...
我们首先需要明确何为LLM偏好学习。简单来说，给定一组人类偏好的分布，偏好学习旨在生成一个新的LLM，确保它的输出与人类的偏好对齐。这个过程涉及输入数据样本及其对应的输出，并通过反馈机制来指导模型的优化。在这一过程中，更符合人类偏好的样本会被赋予更高的奖励，可能表现为正面标签或在优先级中的提升。我们需要...