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...
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🎲 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。🎯 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数学推导。🔍 我们期待...
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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...
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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...
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...