针对DPO的长度敏感特性,本文设计了基于DPO的长度脱敏优化算法—— LD-DPO,通过对预测概率的重新建模来减少数据长度对优化方向梯度的影响,从而实现脱敏。具体来说,论文作者定义偏好数据对的公共长度为 l_p=min\{len(y_w),len(y_l)\} ,预测概率 \pi(y|x) 可以表示为: \pi(y|x)=\prod_{i=1}^{l_p}...
DPO的性能与现有基于PPO的RLHF算法相当或更优,且几乎不需要调整超参数,从而显著降低了从人类偏好中训练更多语言模型的障碍。
论文简读20:大模型StepDPO | 一个简明有效的DPO改进方法Stepwise DPO链接,核心思想是DPO的reference模型为最终的模型表现提供了一个下界保证,reference模型对齐越好,最终DPO训出来的模型效果应该也越好(图1)。 因此,作者提出Stepwise DPO(sDPO),即将DPO的数据集分成几部分进行多阶段训练,开始时使用SFT模型作为reference...
《大模型算法》系统解析大模型核心技术,涵盖强化学习、RLHF、DPO、SFT、蒸馏等训练算法及效果优化实践。以大语言模型为切入点,内容深度适配视觉语言模型、多模态大语言模型场景。全书兼具技术广度与落地价值,适合AI算法工程师、研发从业者、高校相关专业学生,及希望把握大模型技术趋势、投身AI浪潮的读者深入研读,一站式...
(2)领域标注系统:这是一个以深度学习为核心算法的多标签标注系统,算法网络结构简单说明:先用 bert 对学者多篇代表性论文进行 Emmbedding,再使用多个的局部 Attention 层和全局 Attention 层进行特征的融合和提取,最后基于这些语义特征向量进行标签预测,即对学者进行领域的标注。
DPO训练的一团糟 | 使用原始版本的dpo算法微调模型,直接训练崩塌,原始的sft效果为70,训完之后减半。后查阅文献,找到Smaug: Fixing Failure Modes of Preference Optimisation with DPO-Positive。发现由于我的chosen和rejected答案都来源于同一个Prompt,所以最短编辑距离比较符合论文中的现象,遂用论文中的损失函数重新训练...
分享一个用AI读论文的小技巧:让AI用代码说明算法原理 | 对于程序员来,talk is cheap, show me the code,代码总是比密密麻麻的文字要好读得多。所以当你看论文一头雾水的时候,不妨让AI用Python伪代码的方式将论文的内容展示给你看。比如我在读有关强化学习的论文时,我就会问AI:“在线 DPO 的训练过程用Pyt...
OpenRLHF 与 Hugging Face 无缝集成,提供了一个具有优化算法和启动脚本的开箱即用解决方案,确保了用户友好性。OpenRLHF 实现了 RLHF、DPO、剔除采样和其他配准技术。论文链接:链接#知识分享 #人工智能 #大模型 发布于 2024-05-22 10:48・IP 属地北京 赞同6 分享收藏 ...
在测试的几种 RLHF 算法中,他们发现在线 DPO 对非策略数据的鲁棒性最强,而且鲁棒性随着策略模型规模的扩大而增强。他们研究了异步 RLHF 的进一步计算优化,但发现这些优化导致性能下降,因此需要权衡利弊。最后,他们通过在指令跟随任务上训练 LLaMA 3.1 8B 验证了异步 RLHF 的可扩展性,其速度比同步运行快 40%,同时...