beta: Temperature parameter for the DPO loss, typically something in the range of 0.1 to 0.5. We ignore the reference model as beta -> 0. label_smoothing: conservativeness for DPO loss, which assumes that preferences are noisy (flipped with probability label_smoothing) ipo: If True, use the...
由于DPO 没有保持正例高概率的激励,DPOP 在 loss 中加入了惩罚项\text{max}\left(0, \frac{\log \pi_\mathrm{ref}\left(y_w \mid x\right)}{\log \pi_\theta\left(y_w \mid x\right)}\right),当\pi_{\mathrm{ratio}}\left(y_w \mid x\right) \ge 1时这一项为 0,当比值低于 1 时...
# 5. 平均所有 token 的 loss,进行一次梯度更新 θ = Update(θ, average(loss_token over batch)) # 更新完毕后,将θ 复制给 θ_old,用于下一轮采样 θ_old = copy(θ) 4.2 在第一次更新时,如果新模型和旧模型一模一样,PPO Loss 是 0 吗? 当然不会,下面是原因。 1. PPO Loss 的形式回顾 PPO ...
以下是一个简单的DPO大模型训练代码示例，使用PyTorch框架实现：python复制代码 importtorch importtorch.nnasnn importtorch.optimasoptim fromtorch.utils.dataimportDataLoader fromtorchvisionimportdatasets, transforms # 定义模型 classDPO(nn.Module):def__init__(self, input_size, hidden_size, output_size):super...
if self.loss_type in ["ipo", "orpo", "simpo"]: return chosen_logps, rejected_logps, chosen_logits, rejected_logits, chosen_logps else: return chosen_logps, rejected_logps, chosen_logits, rejected_logits, chosen_logps / chosen_length @override def compute_reference_log_probs( 0 comme...
of EP. Compared to pure EP ，the temperature at maximum mass loss rate (T max ) of EP-2 (HPDPO flame retardant EP with 0.5% of phosphoru mass fraction) is reduced by 14.9℃. The limiting oxygen index (LOI) and the vertical combustion grade of EP-2 are 29.7% and UL94 V–0 ...
MFTCoder v0.5.0 新增功能 新增xxpo 模块支持 DPO/RPO/ORPO 等偏好对齐方法,可用于强化对齐。 新增mpt 模块支持全量参数 SST 加训。 新增离线 tokenizer 模块支持预训练数据tokenization。 更新self-paced 均衡 loss 到新的收敛均衡 loss CoBa。 新版本已经适配到 transformers v4.44.2,因此也支持了众多新的开源...
以PPO 为代表的 On-Policy 路线 以DPO 为代表的 Off-Policy 路线 那么,什么是 On-Policy,什么是 Off-Policy 呢?可以用一个简洁的判定方法: On-Policy:训练过程中,需要模型亲自参与“生成”来收集新的数据样本。 Off-Policy:训练过程中,不需要“在线”生成,更多依赖事先收集到的(或由别的策略产生的)数据进行...
4.2 在第一次更新时,如果新模型和旧模型一模一样,PPO Loss 是 0 吗? 1. PPO Loss 的形式回顾 2. 如果新模型和旧模型一模一样,损失是不是为零? 3. 直观解释 4. 总结 5.0 DPO:看着棋谱学下棋 5.1 从优化目标中直接求解最优对齐模型 5.2 跳过奖励模型的训练 BT 模型:只生成 2 个回答 5.3 DPO 的局限...
DPO 算法,提供了一种更为简单的 loss function,而这个就是 DPO 的核心思想:针对奖励函数的 loss 函数被转换成针对策略的 loss 函数,而针对策略的 loss 函数又暗含对奖励的表示,即人类偏好的回答会暗含一个更高的奖励。 LDPO(πθ;πref)=−E(x,yw,yl)∼D[logσ(βlogπθ(yw∣x)πref(yw...