DPO是一种直接基于人类偏好的优化方法，旨在通过构建一个反映人类偏好的损失函数，直接优化模型参数，而无...
与PPO不同,DPO不依赖于传统的奖励信号来优化策略,而是直接通过用户或系统的偏好来调整策略。DPO的工作原理是创建包含正负样本对比的损失函数,通过直接在偏好数据上优化模型来提高性能。它绕过了建模奖励函数这一步,使得训练过程更加直接和高效。 应用场景: DPO更适合那些传统奖励信号难以定义或无法直接获得的场景。例如,...
在游戏领域,PPO通过最大化累积奖励,帮助AI角色学会更高效的游戏策略;在机器人控制领域,PPO通过精确的策略优化,实现了对机器人行为的精准控制;在自动驾驶领域,PPO则通过不断学习和优化,提高了自动驾驶系统的安全性和可靠性。 DPO则更适合那些需要直接优化偏好或反馈的任务。在内容推荐系统中,DPO通过收集用户的偏好数据,...
DPO是一种直接基于人类偏好的优化方法,旨在通过构建一个反映人类偏好的损失函数,直接优化模型参数,而无需显式训练奖励模型。这种方法简化了优化过程,提高了训练效率。 DPO 和PPO的区别 DPO和PPO的区别是:DPO 不需要reward model,而是用PPO中reward model的训练数据来直接训练 LLM模型。 PPO是 online策略 , DPO是offl...
DPO 前面我们详细介绍了 RLHF 的原理,整个过程略显复杂。首先需要训练好 Reward Model,然后在 PPO 阶段需要加载 4 个模型:Actor Model 、Reward Mode、Critic Model 和 Reference Model。对计算资源要求极高,而且训练时间长,对于一般人来说很难玩得起。 好在2023 年 5 月,斯坦福大学提出了 PPO 的简化版:DPO(...
PPO是一种基于策略梯度的强化学习算法,其核心目标是通过最大化累积奖励来优化策略。它关注如何在给定环境中最有效地行动,以获得最大化的奖励信号。相比之下,DPO则侧重于直接优化用户或系统的偏好。它不依赖于传统的奖励信号,而是通过对比学习或直接反馈来优化策略,目标是生成符合用户偏好的结果。 2. 工作原理差异 PPO...
目前,直接偏好优化(DPO)和近端策略优化(PPO)是两种备受关注的对齐方法。本文将深入探讨这两种方法,对比分析它们的优势、适用场景及潜在挑战。 一、DPO:直接偏好优化的魅力 DPO是一种新兴的大模型对齐方法,其核心思想在于直接根据人类对模型输出的反馈来调整模型参数,以优化模型与人类偏好的一致性。这种方法跳过了传统...
在强化学习中,DPO(直接偏好优化)和PPO(近端策略优化)是两种常用的策略梯度方法。它们在方法和应用场景上有显著的不同。 PPO:近端策略优化 🚀 PPO是强化学习中最常用的策略梯度方法之一。它的核心目标是在优化策略时,避免过大的更新幅度。 学习过程稳定:PPO通过防止大幅更新,避免了策略的不稳定变化或灾难性遗忘。
DPO 可以执行 token 级信用分配的研究,参阅论文《From r to Q∗: Your language model is secretly a Q-function》,报道《这就是 OpenAI 神秘的 Q*?斯坦福:语言模型就是 Q 函数》。 TDPO,token 级 DPO,参阅论文《Token-level direct preferenc...
DPO和PPO的区别,一文搞懂! 1⃣应用场景: 🤖PPO 适用于游戏 AI 和机器人控制; 💡DPO 适用于推荐系统和文本生成。 2⃣优化目标: 🏆PPO 旨在最大化期望回报并控制策略变化; 🎯DPO 基于偏好优化预测能力。 3⃣约束机制: ✂PPO 通过裁剪机制限制更新幅度; 📊DPO 利用偏好排序约束策略分布。 4⃣数...