1、人类偏好对齐:是什么? 随着大语言模型开始像人类一样从事广泛的语言理解和内容生成任务,人们需要直面一个最根本的、颇具科学挑战的问题:如何让大模型的能力和行为跟人类的价值、真实意图和伦理原则相一致,确保人类与人工智能协作过程中的安全与信任。这个问题被称为“人类偏好对齐”。人类偏好对齐旨在确保大语言模型的输出能够满足用户需求、预期和
像DPO这种直接偏好对齐方法已经成为RLHF的有效替代方案,并且不需要独立的奖励模型。然而,这类方法使用的偏好数据集通常是在训练之前收集的并且不会再更新,所以反馈是纯离线的。此外,这些数据集中的响应通常是与对齐模型不同的模型采样的,导致对齐阶段为异策略。本文的目标是改善直接偏好对齐中的离线反馈问题。
DeepMind的Sparrow使用了基于Google搜索的事实性信息的引入,这部分我们放到Agent调用的章节一起说,这里只关注偏好对齐的部分。 样本构建 不考虑搜索调用的部分,DeepMind的偏好对齐部分只关注2H,有用性和无害性。样本标注的基础模型是Chinchilla-70B,和OpenAI的差异在于,DeepMind把人类偏好和违反2H原则拆成了两个标注任务 ...
要理解这一过程，得从偏好对齐这个概念说起。实际上，偏好对齐就是把机器学习的结果和人类的期望结合起来。虽然这个过程听起来简单，但实际上涉及的数据、算法和反馈机制却是相当复杂。如今的研究跨越了多个领域，让人感觉像是走进了丛林，再加上不同方法之间关系的错综复杂，更让研究人员感到摸不着头脑。偏好学习可以...
这表明IPO-MD和在线IPO算法在人类偏好对齐方面是鲁棒的,并且比其他算法更接近纳什最优解。 额外实验: 论文附录中还提供了关于正则化参数τ的扫描实验、学习步数曲线以及不同算法的最佳超参数等额外实验结果。 这些实验旨在展示在线IPO和IPO-MD算法在实际NLP任务中的有效性,并与现有的人类偏好对齐方法进行比较。通过这些...
于是，为实现更有效的模型对齐，来自 Google DeepMind 和芝加哥大学的研究团队提出了一种称为"Evolving Alignment via Asymmetric Self-Play"（eva）的新型开放式 RLHF 框架，对上述局限进行了改进。相关论文以《通过非对称自我游戏不断调整偏好——超越人类静态提示的可扩展微调技术》（Evolving Alignment via Asymmetric...
DPO（直接偏好优化）作为改进，其核心在于将语言模型视为内在的奖励模型，以此来更精确地对齐用户偏好。DPO的流程设计相对简洁，通过设定目标函数，以直接优化模型对用户偏好的响应，实现更准确的对齐效果。伪代码形式展示了DPO的执行流程，包括初始化模型参数、构建基于用户反馈的目标函数、迭代优化模型直至达到...
长文| 大模型偏好对齐全家桶 - RL侧 写在前面 今天给大家带来一篇Reinforcement Learning from Human Feedback的全家桶,来自知乎@何枝(已授权)。 随着Llama3 的开源,人们对 Alignment 的重视程度又上一个阶梯。作为 Alignment 家族中的核中核,RLHF 家族也开始变的繁荣昌盛,这对各位 RLer 来说可真是喜闻乐见...
偏好对齐 RLHF 学习一个reword model: 优化目标: 这个目标是不可微的,所以需要RL的算法:PPO DPO 核心是省去显式建模reword model的过程,显式建立奖励与策略之间的函数关系,使用偏好数据直接优化策略(llm) PPO中训练reword model时的损失函数: ywyw代表好数据(win),ylyl代表差数据(lose)...
为了解决这一问题，我们提出了 GRAPE，一种即插即用的算法，通过偏好对齐提升机器人策略的泛化能力，并支持将 VLA 模型对齐到任意设定的目标。GRAPE 的框架如下图所示：图 1：GRAPE 的框架 GRAPE 带来了以下三大优势，显著增强了 VLA 模型的泛化性：GRAPE 在轨迹层面通过强化学习（RL）目标对 VLA 进行对齐，赋予...