最终,我们可以得出 DPO 的 loss 如下所示:\mathcal{L}_{\text{DPO}}\left( \pi_{\theta};\pi_{\text{ref}} \right)=-\mathbb{E}_{(x,y_\text{win},y_\text{lose})\sim\mathcal{D}}[\log\sigma(\beta\log\frac{\pi_\theta(y_\text{win}|x)}{\pi_\text{ref}(y_\text{win}|x)...
最终公式与之前的DPO损失推导相同,唯一的不同是条件C1被去掉。 然后你可以看到,DPO loss的最终公式如下:它有推理过程,但这个推理引入了两个假设。我们回顾一下,在使用DPO时,我们用了两个假设:第一个是DPO的KL散度等于零,即π和π星的KL散度等于零;第二个是使用了Bradley-Terry模型的概率假设。在这个基础上,DPO...
DPO loss的实现如下 3.2.理解DPO损失函数 首先我们了解一下DPO的loss在做什么,对DPO的损失函数求个导。 方便起见,令 u=\beta\log\frac{\pi_{\theta}(y_{w}|x)}{\pi_{\mathrm{ref}}(y_{w}|x)}-\beta\log\frac{\pi_{\theta}(y|x)}{\pi_{\mathrm{ref}}(y_{l}|x)} \\ 那么原损失函数...
步骤2)在于优化,具体过程大概是,对于同一个question prompt,模型在两种模型:language/policy model 和 reference model下分别生成,对应chosen 和 rejected label真值标签的生成概率,因此可以获得四种概率值:policy_chosen_logps,policy_rejected_logps,reference_chosen_logps,reference_rejected_logps, 用于DPO loss计算。
自我奖励式语言模型，参阅论文《Self-rewarding language models》。CRINGE，参阅论文《The cringe loss: Learning what language not to model》。二元反馈 事实证明，收集偏好反馈比收集二元反馈（比如点赞或点踩）的难度大，因此后者可促进对齐过程的扩展。KTO 和 DRO 这两项研究关注的便是使用二元反馈来对齐 LLM。...
我在设置BatchSize的时候,首先选择大点的BatchSize把GPU占满,观察Loss收敛的情况,如果不收敛,或者收敛效果不好则降低BatchSize,一般常用16,32,64等。 Experimence Replay Buffer经验回放缓存 对训练影响较大,通常 ~ ,具体多大需要调参 在简单的任务中(训练步数小于1e6),对于探索能力强的DRL算法,通常在缓存被放满前...
Reminder I have read the README and searched the existing issues. System Info 8XH100 Reproduction 更新到master分支的最新的transformer & trl库,DPO训练LOSS从之前的1.0->0.3 变为9->3 详情见huggingface/transformers#34191 Expected behavior No response Others
CRINGE,参阅论文《The cringe loss: Learning what language not to model》。 二元反馈 事实证明,收集偏好反馈比收集二元反馈(比如点赞或点踩)的难度大,因此后者可促进对齐过程的扩展。KTO 和 DRO 这两项研究关注的便是使用二元反馈来对齐 LLM。 KTO...
DPORM：该实验假设，在BT loss之后的DPO训练过程中，能够恢复出奖励值。值得注意的是，DPO本身也可以获得奖励，这一点常被人们忽视，导致直接用策略（policy）进行评测。实验过程与结果 在保持其他变量一致的前提下，我们对EXRM和DPORM这两种奖励模型建模方法进行了对比实验。实验中，我们引入了prompt shift（奖励模型...
loss_types=("sigmoid" "kto_pair" "ipo")# Define an array of beta values betas=("0.01" "0.1" "0.2" "0.3" "0.4" "0.5" "0.6" "0.7" "0.8" "0.9")# Outer loop for loss types for config in "${configs [@]}"; do for loss_type in "${loss_types [@]}"; do ...