论文题目:Policy Optimization in RLHF: The Impact of Out-of-preference Data 论文地址:arxiv.org/abs/2312.1058 本文通过对比DPO[1],RMB-PO,RMB-PO+[2][3]三种方法探究了人类偏好对齐中偏好外(out-of-preference)数据的影响,结果表明用充足的偏好外数据进行策略优化能够显著提升对齐效果。[4] 背景 现有...
大模型的对齐阶段通常采用RLHF的方法,但是RL训练的问题是:1、训练过程使用多个模型,训练成本比较高;2、RL对超参数非常敏感,训练过程不稳定;为了解决这个问题,DPO应运而生,作者避免显示建模奖励函数,而是利用奖励函数与最优策略之间的映射关系,来证明这个受限的奖励最大化问题可以通过单阶段的策略训练来精确优化,本质上...
其中,基于监督微调(SFT)和来自人类反馈的强化学习(RLHF)的对齐方法,LLM在人类偏好方面取得了显着的性能。虽然与SFT相比,RLHF表现出显著的性能,但它面临着reward hacking等限制。相比之下,直接偏好优化(DPO)是一种最先进的离线强化学习方法,已被提出在不需要RL过程的情况下优化人类偏好。
单位|密歇根州立大学博士生 研究方向 |可信人工智能 如果你对大语言模型(LLM)的强化学习(RLHF)感兴趣,又想从最基础的策略梯度优化一路了解、推导出 PPO、GAE,再深入探讨 DPO,那你就来对地方了。 本文将从最基础的Gradient Policy Optimization开始,逐步介绍经典的REINFORCE 算法,再讲解如何利用剪切目标实现近端策略...
后面出现了非 RL 的技术,典型的就是 DPO(直接构造偏好数据集进行优化),然后有一些工作觉得 SFT+RLHF 不是 end2end,索性直接在 SFT 上加一个 alignment 的 loss,这个典型的就是 ORPO。 还有一部分工作觉得 DPO 训练的 pair-wise(x,y_w,yl)的数据集获取很困难,于是有了 point-wise(x,y,label)的方法,...
在对齐 LLM 方面,一种有效的方法是根据人类反馈的强化学习(RLHF)。尽管经典 RLHF 方法的结果很出色,但其多阶段的过程依然带来了一些优化难题,其中涉及到训练一个奖励模型,然后优化一个策略模型来最大化该奖励。 近段时间已有一些研究者探索了更简单的离线算法,其中之一便是直接偏好优化(DPO)。DPO 是通过参数化 ...
近段时间已有一些研究者探索了更简单的离线算法,其中之一便是直接偏好优化(DPO)。DPO 是通过参数化 RLHF 中的奖励函数来直接根据偏好数据学习策略模型,这样就无需显式的奖励模型了。该方法简单稳定,已经被广泛用于实践。 使用DPO 时,得到隐式奖励的方式是使用当前策略模型和监督式微调(SFT)模型之间的响应似然比的对...
优势:直接将人类偏好纳入模型微调,提高了LLM与人类意图的一致性。InstructGPT等RLHF模型在真实性、无害性等方面优于GPT-3等基线模型。探索了多种方法扩展RLHF框架,为进一步对齐研究奠定了基础。 >> 成本效益:RLAIF减少了对昂贵人类反馈的依赖。 >> 灵活性:多种反馈和奖励模型选择,适应不同的应用场景。
但是RLHF面临缺陷:RLHF 是一个复杂且经常不稳定的过程,首先拟合反映人类偏好的奖励模型,然后使用强化学习微调大型无监督 LM,以最大化这种估计奖励,而不会偏离原始模型太远。为解决这一问题,提出一个直接偏好优化 (DPO) 的新算法:通过利用奖励函数与最优策略之间的映射关系,证明这个受限的奖励最大化问题可以通过单...
-人工智能对准研究人员开创了基于人类反馈的强化学习(RLHF),用于使用强化学习目标训练模型。 -RLHF旨在优化质量,使人工智能模型与人类价值观相一致,解决一致性问题。 -直接偏好最优化(DPO)被提议作为RLHF的替代方案,使用偏好学习目标来潜在地消除对强化学习的需求。 -OpenAI的RLHF论文确定了一种“对齐税”,即训练PPO...