本文将详细介绍三种重要的策略优化方法:PPO(Proximal Policy Optimization,近端策略优化)、DPO(Direct Preference Optimization,直接偏好优化)和 GRPO(Group Relative Policy Optimization,群体相对策略优化),并比较它们的优劣势以及适用场景。 1. PPO(Proximal Policy Optimization) 1.1 PPO 原理 PPO 是OpenAI提出的强化学习...
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...
由于优化目标和工作原理的差异,PPO和DPO在应用场景上也有所不同。PPO广泛应用于传统的强化学习任务,如游戏、机器人控制、自动驾驶等,这些任务通常提供明确的奖励信号。而DPO则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,如生成任务、内容推荐、对话系统等。在这些场景中,DPO利用用户反馈或偏好数据来优化模型,...
DPO与PPO的区别 🆚 利用人类反馈数据的方式不同:DPO直接利用人类的偏好数据来优化策略,而PPO则是通过最大化累积奖励来更新策略。 优化目标不同:DPO的目标是使策略的输出更符合人类的期望,而PPO的目标是最大化累积奖励。 适用场景不同:DPO适用于需要直接利用人类反馈数据的场景,而PPO则适用于需要稳定、高效地更新...
简介:本文详细解析了强化学习中的两种优化策略PPO(Proximal Policy Optimization)和DPO(Direct Preference Optimization),探讨了它们的工作原理、应用场景及异同。PPO通过限制策略更新幅度确保训练稳定,适用于传统强化学习任务;DPO则直接优化用户偏好,适合奖励信号难以定义的任务。
DPO 的核心思想是通过重参数化将奖励函数隐式包含在策略中,从而避免显式建模奖励函数。具体推导如下: 1.PPO 的最优策略形式:在 KL 正则化约束下,PPO 的最优策略可以写为: 其中Z(x) 是分区函数,用于归一化: 。 2.重参数化奖励函数:将上式对数化并重排,可以得到奖励函数的形式: ...
DPO 我这里简单介绍一下,因为后面的改进都跟它有关,它跟 PPO 主要区别就是不用单独训练一个 reward 模型了,直接构造偏好数据集对齐原来的模型即可。 这里面的 y-w 就是正样本(你期望的输出),y-l 就是负样本(你不期望的输出),然后数据集就是(x,y-w,y-l)这样的 pair-wise 偏好数据集。下面是一些 RL...
本文将对几种重要的LLM对齐技术进行汇总,包括RLHF、RLAIF、PPO和DPO,并探讨它们的原理、应用以及未来发展趋势。 一、LLM对齐技术概述 LLM对齐技术是指通过一定的方法,使大型语言模型生成的文本更加符合人类的语言习惯、价值观和逻辑思维。这些技术通常利用强化学习(RL)等方法,将人类的反馈或评价标准融入模型训练过程中...
📌 PPO的特点: 数据集:采用在线学习方式,逐步收集数据。 训练过程:对训练参数敏感,需要仔细调参(这也是头部玩家的核心护城河之一)。📌 DPO的特点与实践: 数据集:是一种离线方法,提前收集好的人类(AI)偏好数据,进行优化。 训练过程:简单高效,适合快速验证。