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...
💡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: ...
DPO(Direct Preference Optimization)和 PPO(Proximal Policy Optimization)是两种用于优化策略的算法,尽管它们的应用场景和优化目标不同,但都属于策略优化方法。.以下从目标函数、算法思路、优化方 发布于 2024-10-27 11:27・IP 属地上海 赞同 分享收藏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个...
DPO(Direct Preference Optimization)和 PPO(Proximal Policy Optimization)是两种用于优化策略的算法,尽管它们的应用场景和优化目标不同,但都属于策略优化方法。.以下从目标函数、算法思路、优化方法、以及公式推导等方面进 发布于 2024-10-26 22:52・IP 属地上海 赞同19 分享收藏 写下你的评论......
📌 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。