reward的计算公式为 DPO reward计算公式 其中的 Z(x) 只与问题 x 有关,所以在比较chosen和reject的reward时可以省略。 上面我们已经介绍了DPO的训练数据与优化目标,接下来我们展开介绍一下DPO计算loss的流程是什么样的。 设LLM的vocal size为 n,batch size为 b ,问题 x 的sequence length为 q ,回答 、yc、...
\text{Loss} = -\mathbb{E}_{(\alpha_x, \alpha_y) \sim D} \left[ \ln \frac{\alpha_x}{\alpha_x + \alpha_y} \right] * 该公式为在给定的数据分布D下,参数\alpha_x和\alpha_y的比值的对数期望 该loss即为分类问题的交叉熵损失函数 五、预测未来比赛结果 A 队战胜 B 队的概率:P(A >...
公式变换:将Jensen不等式应用后,公式变为KL散度形式,但原始公式中没有log q。 尤其我觉得不合适的是用了一次Jensen不等式。首先,DPO的缺点是它的梯度步数很大,有1000步,每次全站强都需要花费很长时间。其次,它每一个步骤都与前面的处理相关,是一个马尔可夫链。在求loss时,当我得到X0到T时,我不希望它每次都...
DPO Loss=−0.5+1.5+1.0−2.0DPO Loss=−0.5+1.5+1.0−2.0 DPO Loss=0.0DPO Loss=0.0 SimPO Loss的计算 SimPO损失函数的计算公式可以简化为: SimPO Loss=logp(chosen)−logp(rejected)+γ⋅∣logp(chosen)−logp(rejected)∣SimPO Loss=logp(chosen)−logp(rejected)+γ⋅...
通过最小化一个特定的损失函数来训练Actor 模型,该损失函数的目标是使得模型生成的答案更符合人类偏好。这通常通过优化一个对数损失函数(log-loss)来完成,该损失函数衡量模型生成的答案与人类偏好之间的差距。 公式上,可以将这个损失函数表示为: 其中,yi表示在给定 prompt 下人类标注的“更好”的答案,θ是 Actor 模...
(2)critic loss。 :Critic对时刻的总收益的预估,这个总收益包含即时和未来的概念(预估收益) :Reward计算出的即时收益,Critic预测出的及之后时候的收益的折现,这是比更接近时刻真值总收益的一个值(实际收益)。 自然地,critic loss可以通过以下公式来计算: ...
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 ...
思路:使用神经网络解决Q-learning中状态不连续的问题。在DQN中,Q值函数不是用表格存储,而是用神经网络来近似。神经网络Q(s,a;θ)参数化Q值函数,其中θ是神经网络的参数。计算细节包括:经验回放(Experience Replay)、目标网络(Target Network)、损失...
PPO Loss: DPO Loss: 其中KL 散度定义为: 5.1 从优化目标中直接求解最优对齐模型 让我们先从 PPO 的损失函数出发,对其进行数学变换。就像在真实棋盘上下棋时,教练(Reward Model)实时给你反馈、并用 KL 散度惩罚让你的策略别偏离参考模型太远。 1. 代入 KL-散度公式: ...