dpo_trainer.train() dpo_trainer.save_model( output_dir=f"./out/dpo_sft_xxx.pth" ) 3.3 训练 Transformer的代码和前面的一样,可以参考预训练的代码,如下就是初始化模型和DPO训练的代码: def init_model(): fromtransformersimport AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, AutoConfig AutoConfig.register(MyPre...
DPO 直接在 偏好数据(preference data) 上优化 LLM,而不依赖 RLHF(强化学习)中的 采样-奖励-梯度上升 过程,能够 减少训练不稳定性,提高效率。 2. DPO 训练的核心思想 DPO 通过 最大化选定响应的概率,最小化被拒绝响应的概率,让模型在 对比学习(pairwise preference learning) 的基础上进行偏好优化。 给定一...
大模型中的DPO(Direct Preference Optimization,直接偏好优化)是一种突破性的模型训练技术,旨在让语言模型的输出更精准地匹配人类偏好。与传统的强化学习微调方法相比,DPO通过数学优化直接调整模型参数,在对话质量、内容安全性和指令遵循能力上展现出显著优势。 从RLHF到DPO的技术进化 在理...
直接性:DPO直接针对人类偏好进行优化,无需中间奖励模型,因此能够更快、更有效地实现对齐。 减少偏见:由于省去了奖励模型,DPO降低了从训练数据中继承偏见的风险。 资源节约:与传统方法相比,DPO在数据和计算资源上可能更节约。 适用场景: 数据和喜好对得上:当训练数据与用户偏好高度一致时,DPO能够发挥最佳效果。 任务...
DPO(Direct Preference Optimization)是一种用于后训练阶段的直接偏好优化方法,主要用于图像处理中的扩散模型,通过最大化奖励函数并最小化KL散度来优化模型,使其更符合人类偏好。 结论 DPO是直接偏好优化方法,主要用于后训练阶段,分为在线和离线操作。 DPO的目标是通过最大化奖励函数并最小化KL散度,确保模型在不改变原...
大模型训练中dpo的定义 在大模型训练中，DPO代表的是Differentiable Plasticity Objective（可微分可塑性目标）。DPO是一种用于训练神经网络的方法，它通过调整网络中的连接权重以适应输入数据的分布，从而实现网络权重的可塑性。DPO的定义涉及到神经元之间的连接权重如何根据输入数据的分布进行调整，以便网络能够更好地适应...
在人工智能领域,大型语言模型的微调是提升模型性能、使其更好地适应特定任务的关键步骤。其中,RHLF(Reinforcement Learning from Human Feedback,即基于人类反馈的强化学习)与DPO(Direct Preference Optimization,即直接偏好优化)是两种备受关注的技术。本文将深入剖析这两种技术,探讨它们在大模型微调中的应用与效果。 一、...
一、DPO的大模型的技术点 直接偏好优化(Direct Preference Optimization,DPO)是当前将大型语言模型(LLM)与人类偏好对齐的热门方法之一。借助 LoRA 和 QLoRA 等参数高效微调技术,我们可以在单GPU卡上对拥有80 亿参数的模型(如 Llama 3.1 8B 和 Qwen2.5 7B)进行 DPO 训练,当然训练序列可能较短。但如果更大的模型,...
期望控制水平: RLHF 提供了更多的细粒度控制微调过程,而 DPO 提供了一个直接的路径,以调整模型输出与用户的喜好。评估在微调过程中需要多少控制和精度。 6. 一句话小结 通过强化学习,利用人类反馈(RLHF)和直接偏好优化(DPO)微调大模型,能够保证相对准确地产生一些关键的见解,使人工智能在适应性、高效率和符合人类...
在大模型训练中,DPO(Data Parallelism Optimization)是一种重要的优化技术,它可以帮助提高大规模深度学习模型的训练效率。随着深度学习模型的规模不断增大,训练过程中的计算和通信负载也在增加,这给大模型训练带来了挑战。为了有效地解决这些挑战,DPO技术应运而生。 DPO技术的核心思想是在数据并行训练过程中对模型参数进...