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。论文的工作凸显了偏好学习与排序准确性之间显著但微妙的关系。论...
在本节中,我们首先提供我们对LLM偏好学习的定义:给定一般人类偏好的分布P ( , ),其中 是提示, 是LLM的相应输出,偏好学习对于LLM 是一个范式,它产生了一个新的LLM ′,与P ( , )对齐,其中P ( , ′( )) > P ( , ( ))。 为了使LLMs能够学习人类偏好,这个过程通常涉及到提供一个数据样本,其中包含输...
研究者表示,鉴于对比学习目标已经在大型数据集和神经网络方面取得了有目共睹的成功,因此他们预计 CPL 能比使用传统强化学习算法的强化学习方法进行更好的扩展。 实践方面需要考虑的问题 对比偏好学习框架提供了一个通用的损失函数,可用于从基于优势的偏好中学习策略,基于此可以派生出许多算法。下面将基于一个实践效果很好...
展望未来，偏好学习的质量与多样性将持续成为核心问题。我们需探索合成数据技术，以确保数据质量与多样化。同时，开发更可靠的反馈机制及可扩展的监督体系，将有助于提升整体性能。最后，为LLMs构建更全面的评估体系，也将是这个领域持续追求的目标。结论 本文系统拆解了偏好学习策略，强调了模型、数据、反馈和算法四个要...
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...
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...
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...
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...
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。
关键词:RLHF、偏好学习、点奖励、泛化数据 作者:Mohammad Gheshlaghi Azar, Mark Rowland, Bilal Piot 分析:通过强化学习(RLHF)学习人类偏好的普遍部署依赖于两个重要的近似: 第一个假设可以用逐点奖励代替成对偏好。第二个假设是,在这些逐点奖励上训练的奖励模型可以从策略采样的采集数据泛化到超出分布数据。最近...