首先需要训练好 Reward Model,然后在 PPO 阶段需要加载 4 个模型:Actor Model 、Reward Mode、Critic Model 和 Reference Model。对计算资源要求极高,而且训练时间长,对于一般人来说很难玩得起。 好在2023 年 5 月,斯坦福大学提出了 PPO 的简化版:DPO(Direct Preference Optimization)。只需要加载 2 个模型,...
资源节约:与PPO相比,DPO在数据和计算资源上可能更节约。 DPO的劣势: 依赖高质量反馈:DPO的性能高度依赖于用户反馈数据的质量,可能面临数据噪声和偏差的问题。 应用场景受限:主要适用于用户偏好能够直接编码到决策过程中的场景。 三、PPO原理深入解析 PPO算法采用Actor-Critic架构,并结合了重要性采样和裁剪技术来更新策略。
不管你是ppo还是dpo，在偏好对齐这一步中，总的优化目标是不变的，如上式所示，其中：\pi_{\theta}...
虽然DPO和PPO都是有效的大模型对齐方法,但它们各有千秋,适用于不同的场景。 复杂性:PPO的结构相对复杂,需要处理多个策略和价值网络,而DPO则更为直接简单。 计算成本:PPO训练成本较高,需要更多的时间和计算资源,而DPO在这方面更为节约。 超参数敏感:PPO对参数设置较为挑剔,调参难度较大,而DPO则相对更容易调整。
在强化学习中,DPO(直接偏好优化)和PPO(近端策略优化)是两种常用的策略梯度方法。它们在方法和应用场景上有显著的不同。 PPO:近端策略优化 🚀 PPO是强化学习中最常用的策略梯度方法之一。它的核心目标是在优化策略时,避免过大的更新幅度。 学习过程稳定:PPO通过防止大幅更新,避免了策略的不稳定变化或灾难性遗忘。
在数据需求和奖励机制上,SFT 需要高质量的标注数据,没有显式的奖励机制;ReFT 需要标注数据和自动化程序的奖励机制,利用 PPO 算法进行优化;RLHF 需要有监督微调的数据和大量人类反馈数据,通过奖励模型和 PPO 算法优化模型;DPO 需要人类偏好数据,通过直接优化目标函数,倾向于生成被人类更偏好的输出。
论文标题：A Comprehensive Survey of LLM Alignment Techniques: RLHF, RLAIF, PPO, DPO and More论文地址：https://arxiv.org/pdf/2407.16216 这篇论文分为四大主题：奖励模型、反馈、强化学习（RL）、优化。每个主题又包含进一步的子主题，如图 1 所示。奖励模型的子主题包括：1. 显式奖励模型与隐式奖励模型...
学术基准测试显示,DPO在某些情况下表现优异。然而,PPO在对话生成和代码生成等任务上的实验结果却表明其性能更稳定且优越。 🔬通过深入分析,我们发现DPO对基础模型输出和偏好数据之间的分布变化非常敏感,这可能导致其找到有偏的解决方案。相比之下,PPO通过优势归一化、大批量大小和参考模型参数的指数移动平均更新等关键...
DPO 可以执行 token 级信用分配的研究,参阅论文《From r to Q∗: Your language model is secretly a Q-function》,报道《这就是 OpenAI 神秘的 Q*?斯坦福:语言模型就是 Q 函数》。 TDPO,token 级 DPO,参阅论文《Token-level direct preference optimization》。
随着大模型的飞速发展,在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新,从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、PPO、DPO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、开源模型的理解等,几乎每天都有新的发展。 我们总结了算法工程师需要掌握的大模型微调技能,并制作了大模型微调技能图谱,希望可以帮助大家将知识体...