DPO 采用了一种类似于对比学习(Contrastive Learning)的方法,目标函数如下: L_{DPO}(\theta) = \mathbb{E}_{(x, y_w, y_l)} \left[ \log \frac{\pi_\theta(y_w | x)}{\pi_\theta(y_l | x)} \right] 其中: (x, y_w, y_l)表示用户偏好数据,y_w是偏好更高的输出,y_l是偏好较低...
长远规划:面对需要长期规划和战略决策的情况,PPO能够帮助模型学会从长远出发做决策。 三、DPO与PPO的对比分析 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...
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: ...
DPO与PPO的区别 🆚 利用人类反馈数据的方式不同:DPO直接利用人类的偏好数据来优化策略,而PPO则是通过最大化累积奖励来更新策略。 优化目标不同:DPO的目标是使策略的输出更符合人类的期望,而PPO的目标是最大化累积奖励。 适用场景不同:DPO适用于需要直接利用人类反馈数据的场景,而PPO则适用于需要稳定、高效地更新...
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。
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...
DPO 的核心思想是通过重参数化将奖励函数隐式包含在策略中,从而避免显式建模奖励函数。具体推导如下: 1.PPO 的最优策略形式:在 KL 正则化约束下,PPO 的最优策略可以写为: 其中Z(x) 是分区函数,用于归一化: 。 2.重参数化奖励函数:将上式对数化并重排,可以得到奖励函数的形式: ...
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...
在强化学习的广阔领域中,优化策略是推动算法进步的关键。其中,PPO(Proximal Policy Optimization,近端策略优化)和DPO(Direct Preference Optimization,直接偏好优化)是两种备受瞩目的优化策略。本文将对这两种策略进行深度剖析,并探讨它们的异同。