最后还有一波人,索性直接摆烂,方法超不过你,就直接合成数据,用 MCTS(exploration and exploitation 保证多样性和质量)等方式造完数据,直接 DPO 开始训练就完了,完美的数据闭环,alignment 的论文有一个特点,就是数学推导过程超级的长(可能最初的就是强化学习的理论得来,数学基因在那里,也可能作者写论文的时候没啥好写...
Agents 是现在大模型最流行的应用范式,现有的工作主要是利用 Agents 生成偏好数据,来优化模型,提升模型的性能;也有直接构造环境,使用环境的数据来做 agents 的偏好优化(比如 agentsQ 利用 MCTS-DPO 来实现订票),让 agents 的能力得到了拓展。 总结 总的来说,大模型的 Alignment 现在集中在损失函数的修改,以及 RL ...
最后还有一波人,索性直接摆烂,方法超不过你,就直接合成数据,用 MCTS(exploration and exploitation 保证多样性和质量)等方式造完数据,直接 DPO 开始训练就完了,完美的数据闭环,alignment 的论文有一个特点,就是数学推导过程超级的长(可能最初的就是强化学习的理论得来,数学基因在那里,也可能作者写论文的时候没啥好写...
MCTS DPO的思路是,使用当前策略生成response,并切分出step,不同step作为Tree的不同层,然后通过MCTS的方式来扩展节点,计算节点的Q值,从而将instance-level的奖励信号转变为step-level的奖励信号。然后对于每一层的节点,选择最大Q值和最小Q值的pair,构成DPO的偏好数据,训练DPO算法。 算法的流程如下所示: MCTS选择节点...
📚 今天,我们深入探讨了在大模型偏好对齐领域,从PPO、DPO、SPO到MCTS-DPO的发展历程和关键区别。每一项技术都有其独特的论文支撑,为我们的研究提供了宝贵的参考。🌐 OpenAI利用RLHF对chat或instruct模型进行人类偏好对齐,这催生了多种对齐技术。PPO作为RL技术中的经典,虽然训练可能不稳定且效率较低,但它的影响力...
过去常用的强化学习方法PPO面临训练不稳定和低效的问题，最新的DPO、SPO等技术则力求通过直接的偏好数据优化，提升模型的表现。有句话说得好，“一分耕耘，一分收获。”这似乎是对当今对齐方法的真实写照。随着技术的迭代，像KTO、Step-DPO等新兴方法不断涌现，它们为对抗性训练和奖励模型的复杂性提供了更加高效的替代...
5⃣️为解决 reward model 无法优化 general preference 的问题,出现了如 DNO、SPO(引入纳什均衡)等方法同时,有人对多轮对话的偏好优化进行了扩展,如 multi-turn DPO。 6⃣️一些研究者选择直接合成数据,使用 MCTS 等方法生成数据,然后直接使用 DPO 进行训练,形成数据闭环。此外,alignment 论文通常包含长篇的...
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