24年7月来自 Salesforce 的论文"A Comprehensive Survey of LLM Alignment Techniques: RLHF, RLAIF, PPO, DPO and more"。 随着自监督学习的进步、预训练语料库中数万亿个 token 的出现、指令微调以及拥有数十亿参数的大型 Transformer 的开发,大语言模型 (LLM) 现已能够对人类查
2. 背景和动机 3. 相关研究 4. 核心思路 5. 方案与技术 6. 实验与结论 7. 贡献 8. 不足 QA Q1:PPO 和 DPO 这两种算法有什么本质区别?分别适用于什么场景? Q2:为什么说「最好」的提升往往来自偏好数据,而不仅是算法? Q3:为什么更大的奖励模型(70B)在数学领域特别有用,但在其他任务增益不大? Q4:如果...
收敛速度:相比更具进攻性的更新方法,PPO因限制了更新幅度,可能导致收敛速度相对较慢。 DPO:直接偏好优化 🌐 DPO是一种相对较新的优化方法,主要设计用于优化基于偏好数据的策略,而不是依赖显式的奖励信号。其核心思想是直接根据偏好比较进行策略优化,而无需访问标量奖励值。 基于偏好学习:DPO使用用户或系统给出的偏...
💡DPO 适用于推荐系统和文本生成。 2⃣优化目标: 🏆PPO 旨在最大化期望回报并控制策略变化; 🎯DPO 基于偏好优化预测能力。 3⃣约束机制: ✂PPO 通过裁剪机制限制更新幅度; 📊DPO 利用偏好排序约束策略分布。 4⃣数据依赖: 🌐PPO 依赖动态环境交互数据; 📂DPO 基于静态偏好数据。 5⃣算法场景: ...
通过合理设置 这些参数,PPO算法能够有效地提升 模型性能,并加速模型的收敛速度。 DPO算法详解 DPO算法概述 算法背景 DPO(Direct Policy Optimization)算法是一种基于直接优化策略参数的强化学习算法。它 通过直接优化策略参数,提升智能体性能,从而在复杂环境中实现目标。 算法特点 DPO算法具有简单、高效、稳定等特点。它...
PPO在数学领域的表现比DPO高出2.5%,在一般领域高出1.2%。高质量的偏好数据可以将指令遵循和真实度提高多达8%。华盛顿大学AI研究所做了一项实验:他们基于PPO和DPO两种优化策略,从偏好数据、学习算法、奖励模型和策略训练提示四个方面去测试其对大模型的影响。
Yejin Choi在人工智能领域中的知名人物,引用了@hamishivi分享的一项研究,该研究探讨了DPO和PPO算法在公共偏好数据集上的有效性。这个内容很重要,因为它深入探讨了数据和奖励结构对偏好建模的影响,这是机器学习和人工智能发展中至关重要的方面。 Yejin Choi在人工智能领域中的知名人物,引用了@hamishivi分享的一项研究,...
强化学习中的PPO、DPO和KTO详解 在强化学习(RLHF)中,有三种算法特别用于结合人类偏好来微调模型:Proximal Policy Optimization (PPO)、Direct Preference Optimization (DPO)和Knowledge Transfer Optimization (KTO)。 PPO:稳定且高效的策略优化 🌟 PPO 是一种非常流行的强化学习算法,旨在稳定且高效地改进策略。它使用...
📌 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。
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