3. PPO 与 DPO 的对比分析为了更直观地对比 PPO 和 DPO，以下通过一个表格进行总结：指标PPO（Proximal Policy Optimization）DPO（Direct Preference Optimization）基本原理基于强化学习，通过策略梯度和裁剪机制优化策略，需构建奖励模型。直接基于人类偏好构建损失函数，通过监
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,...
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》。迭代式 / 在线 DPO 使用 DPO 时，会使用...
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...
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...
相比于 PPO,DPO 使用离线数据而非在线采样数据训练。经分析,DPO 算法会导致训练出的模型对训练数据分布之外的输出产生偏好,在某些情况下产生不可预料的回复。 于是,为了提升 DPO 算法的能力,研究团队总结了两个关键技术:在 RLHF 训练前进行额...
DPO和PPO的区别,一文搞懂! 1⃣应用场景: 🤖PPO 适用于游戏 AI 和机器人控制; 💡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...
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。
DPO(Direct Preference Optimization)介绍 与PPO算法对比 DPO的应用场景和重要性 基本原理和工作机制 DPO算法的优势和挑战 第三十六章:排序和偏好的基础 偏好与排序问题在AI中的角色 数据表示:成对比较和偏好矩阵 偏好学习的挑战 排序和偏好预测的评估指标
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