任务简单明了:对于简单直接、界限清楚的任务,DPO能够快速实现对齐。 快速响应反馈:需要模型迅速根据用户反馈做出调整时,DPO是理想选择。 资源紧张:在计算资源有限的情况下,DPO的高效性尤为突出。 二、PPO:近端策略优化的稳健性 PPO是一种强化学习算法,特别擅长训练复杂的策略,如大型语言模型中的策略。它通过给出的奖...
PPO DPO DPO 变种 Iterative-DPO 总结 参考 书籍推荐 与有SFT 相比,强化学习能够给大语言模型带什么哪些好处呢? 针对这个问题,2023 年 4 月 OpenAI 联合创始人 John Schulman 在 Berkeley EECS 会议上所做的报告《Reinforcement Learning from Human Feedback: Progress and Challenges》,分享了 OpenAI 在 RLHF 的...
1. PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）基本概念 PPO是一种强化学习（Reinforcement Learning...
DPO (Direct Preference Optimization): 直接偏好优化。 跳过reward model直接优化 DPO 全称 Direct Preference Optimisation DPO算法的目的就是最大化奖励模型,使得奖励模型对chosen和rejected的差值最大,这样模型就可以学到人类偏好。反映到模型中就是:模型更新是最小化loss,根据以上公式,最小化loss等价于最大化以下部分。
其中,PPO(Proximal Policy Optimization,近端策略优化)和DPO(Direct Preference Optimization,直接偏好优化)是两种重要的训练方法。本文将详细解析这两种训练过程,并探讨它们在实际应用中的优势。 一、PPO训练过程 PPO是一种强化学习方法,其目标是通过迭代更新策略模型,使模型在给定任务上获得更高的奖励。PPO的训练过程...
DPO和PPO都是强化学习的优化策略，用于优化大模型。DPO（Distributed Proximal Optimization）：DPO是一种...
PPO是一种复杂且高效的算法,广泛应用于大型语言模型的强化学习阶段。其训练过程主要包括以下几个关键步骤: 奖励模型训练:首先,需要训练一个能够反映人类偏好的奖励模型。这个模型用于评估语言模型生成结果的质量,并作为PPO算法中的奖励信号。奖励模型的训练质量直接影响后续PPO算法的效果。 模型初始化:在PPO算法中,通常需...
大模型方面刚刚俞老师也提到了,我们过往经验发现,强化学习不仅仅像最开始OpenAI提出,用 RLHF 来做安全的对齐,它还可以在大模型的全链或者全栈的基础能力提升中发挥关键的作用。从理论上看,PPO、DPO等算法的优化的这个范式和标准的SFT 是不一样的,可以发挥一些 SFT 无法实现的能力,可以帮助我们在这个预训练到 SFT...
https://github.com/dvlab-research/Step-DPO DMPO 在开发 language agents 时,将大型语言模型(LLM)调整为 agents 任务至关重要。直接偏好优化(DPO)是一种很有前途的适应技术,可以减轻复合错误,提供一种直接优化强化学习(RL)目标的方法。 然而,由于无法取消分区函数,将 DPO 应用于多轮任务会带来挑战。克服这一障...
https://github.com/dvlab-research/Step-DPO DMPO 在开发 language agents 时,将大型语言模型(LLM)调整为 agents 任务至关重要。直接偏好优化(DPO)是一种很有前途的适应技术,可以减轻复合错误,提供一种直接优化强化学习(RL)目标的方法。 然而,由于无法取消分区函数,将 DPO 应用于多轮任务会带来挑战。克服这一障...