PPO 和 DPO 的比较研究大多局限于受限领域,或使用人工的奖励函数,缺乏在真实场景下的比较。 4. 核心思路 这篇论文的核心思路是:将偏好反馈学习分解为四个核心组成部分,即偏好数据(preference data)、学习算法(learning algorithm)、奖励模型(reward model)和策略训练提示(policy training prompts)。然后,通过实验分析各...
收敛速度:相比更具进攻性的更新方法,PPO因限制了更新幅度,可能导致收敛速度相对较慢。 DPO:直接偏好优化 🌐 DPO是一种相对较新的优化方法,主要设计用于优化基于偏好数据的策略,而不是依赖显式的奖励信号。其核心思想是直接根据偏好比较进行策略优化,而无需访问标量奖励值。 基于偏好学习:DPO使用用户或系统给出的偏...
尽管有同时进行的工作比较了 DPO 和 PPO [60, 48],这些比较通常限于受限的领域和评估,使用的是 Ground Truth 奖励 [60] 或主要在较小的合成环境中进行 [48]。我们通过在各种数据集和评估中比较使用 DPO 和 PPO 训练的模型的下游性能,并考虑 PPO 性能的其他潜在因素,如改进的奖励模型和策略训练提示语,来补充...
💡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数据依赖: 🌐PPO 依赖动态环境交互数据; 📂DPO 基于静态偏好数据。 5⃣算法场景: ...
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#PPO在各种数据集和评估中领先DPO# PPO在数学领域的表现比DPO高出2.5%,在一般领域高出1.2%。 高质量的偏好数据可以将指令遵循和真实度提高多达8%。 华盛顿大学AI研究所做了一项实验:他们基于PPO和DPO两种优...
强化学习中的PPO、DPO和KTO详解 在强化学习(RLHF)中,有三种算法特别用于结合人类偏好来微调模型:Proximal Policy Optimization (PPO)、Direct Preference Optimization (DPO)和Knowledge Transfer Optimization (KTO)。 PPO:稳定且高效的策略优化 🌟 PPO 是一种非常流行的强化学习算法,旨在稳定且高效地改进策略。它使用...
Yejin Choi在人工智能领域中的知名人物,引用了@hamishivi分享的一项研究,该研究探讨了DPO和PPO算法在公共偏好数据集上的有效性。这个内容很重要,因为它深入探讨了数据和奖励结构对偏好建模的影响,这是机器学习和人工智能发展中至关重要的方面。 Yejin Choi在人工智能领域中的知名人物,引用了@hamishivi分享的一项研究,...
📌 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。
】推特:谷歌DeepMind ALOHA Unleashed 一镜到底:通过低成本机器人和AI挑战灵巧性的极限;Snowflake开源snowflake-arctic-embed:一系列强大的嵌入模型;资讯:对话 MiniMax 闫俊杰:AGI 不是大杀器,是普通人每天用的产品;昆仑万维:中国首个音乐 SOTA 模型天工 SkyMusic 音乐大模型开启公测;论文:DPO对LLM对齐是否优于PPO?