简介:本文详细解析了强化学习中的两种优化策略PPO(Proximal Policy Optimization)和DPO(Direct Preference Optimization),探讨了它们的工作原理、应用场景及异同。PPO通过限制策略更新幅度确保训练稳定,适用于传统强化学习任务;DPO则直接优化用户偏好,适合奖励信号难以定义的任务。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型...
PPO的优势在于其稳定性和通用性。通过限制策略更新的幅度,PPO能够在保持策略连续性的同时,实现稳定的训练过程。这使得PPO在面临复杂环境和任务时,能够表现出更强的适应性和鲁棒性。然而,PPO也可能存在训练效率较低的问题,特别是在处理大规模数据集时,可能需要更多的计算资源和时间。 DPO则以其直接性和高效性著称。通...
PPO广泛应用于传统的强化学习任务,如游戏、机器人控制、自动驾驶等,这些任务通常提供明确的奖励信号。而DPO则更适合那些传统奖励信号难以定义或无法直接获得的场景,如生成任务、内容推荐、对话系统等。在这些场景中,DPO利用用户反馈或偏好数据来优化模型,使其生成的结果更符合用户期望。 二、PPO与DPO的优劣 PPO的优势: ...
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。
DPO和PPO的区别是:DPO 不需要reward model,而是用PPO中reward model的训练数据来直接训练 LLM模型。 PPO是 online策略 , DPO是offline PPO有更强的探索能力 另外,由于训练数据是由πref模型采样得到的,随着训练step的增加,πθ和πref的偏移也会越来越大,此时的训练数据可能已经不符合当前策略模型的分布了,而此时...
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 我这里简单介绍一下,因为后面的改进都跟它有关,它跟 PPO 主要区别就是不用单独训练一个 reward 模型了,直接构造偏好数据集对齐原来的模型即可。 这里面的 y-w 就是正样本(你期望的输出),y-l 就是负样本(你不期望的输出),然后数据集就是(x,y-w,y-l)这样的 pair-wise 偏好数据集。下面是一些 RL...
📌 PPO的特点: 数据集:采用在线学习方式,逐步收集数据。 训练过程:对训练参数敏感,需要仔细调参(这也是头部玩家的核心护城河之一)。📌 DPO的特点与实践: 数据集:是一种离线方法,提前收集好的人类(AI)偏好数据,进行优化。 训练过程:简单高效,适合快速验证。
在强化词元最优化(RTO)中,直接偏好最优化(DPO)与近端策略最优化(PPO)的积分可能会无意中导致对人类偏好的过拟合,潜在地破坏模型在各种现实世界场景中的可推广性。RTO的令牌方式虽然具有创新性,但假设训练数据包含部署环境中预期的全复杂性。这一假设往往是有缺陷的,因为现实世界的可变性经常超出训练数据集的范围,...
Cohere提出自改进鲁棒偏好优化 | 目前,在线和离线 RLHF 方法(如 PPO 和 DPO)在使人工智能与人类偏好保持一致方面都非常成功。然而,它们的最优解高度依赖于任务,即对分配外(OOD)任务非鲁棒性。为此,来自 Cohere 的研究团队提出了一种自改进实用的、数学上有原则性的离线鲁棒偏好优化框架 —— SRPO,对任务的变化...