2 DPO算法推导 我们首先根据PPO算法的优化目标推导出最优策略的表达式,得到\pi(y\mid x)与奖励函数r(x,y)的关系,然后使用与reward model阶段相同的loss函数来迭代训练模型。 2.1 最优策略公式的推导 现在让我们一起推导DPO的目标函数。从PPO的算法可知,我们想要在不偏离SFT过多的情况下最大化生成文本获得的奖励...
RLHF 奖励模型(Reward Model) PPO DPO DPO 变种 Iterative-DPO 总结 参考 打个小广告 ☻,知乎专栏《大模型前沿应用》的内容已经收录在新书《揭秘大模型:从原理到实战》中。感兴趣的朋友可以购买,多谢支持!♥♥ 广告 揭秘大模型:从原理到实战 京东 ¥55.80 去购买 与有SFT 相比,强化学习能够给大语言...
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...
如果您的目标是微调 LLM 以满足特定的人类偏好,DPO 可以提供比 RLHF 更简单、更高效的替代方案。 DPO VS RLHF 直接偏好优化 (DPO)和**人类反馈强化学习 (RLHF)**是两种不同的方法,用于微调大型语言模型 (LLM)以符合人类偏好。 方法 DPO:DPO是一种单阶段算法,可直接优化 LLM以生成首选响应。它将问题表述为...
为此,开源社区通常使用离线DPO(Offline DPO)微调模型。这种方法会在训练前采集模型对指令的回复,并由人类标注好不同回复之间的排序,随后用这部分数据训练模型。Offline DPO 可以看作是使用事先采集的数据估计了人类和 LLMs 的偏好,随后再通过训练对齐二者的偏好。可是,随着训练的进行,LLMs 会逐渐偏离它自己最开始的...
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...
beta=0.1,#DPO损失中的温度超参数args=training_args, train_dataset=encoded_dataset, tokenizer=tokenizer, )#在训练过程中手动使用参考模型trainer.model_ref =model_ref#开始训练trainer.train() 由于trl已经封装成熟,整个流程简单、清晰:准备数据,转换数据,加载模型,调用DPO接口训练!流程和lora看起来几乎一摸一样...
DPO算法的优势主要体现在以下几个方面: 训练过程简单高效:由于省略了奖励模型训练和强化学习过程,DPO的训练过程更加简单高效。这使得DPO能够在更短的时间内达到更好的训练效果。 稳定性好:DPO算法在训练过程中不需要进行数据采样,因此避免了采样带来的不稳定性。这使得DPO在多个任务上都能展现出稳定的性能。 性能优越...
通过统一 RLHF、DPO 和 KTO，UNA 不仅简化了模型的训练流程，还提高了训练的稳定性和效率。其通用的隐式奖励函数为模型的对齐提供了一个统一的框架，使得 UNA 在处理多样化反馈数据时具有更强的适应性和灵活性。实验结果表明，UNA 在多个下游任务中表现优越，为语言模型的实际应用提供了新的可能性。未来，随着 UNA...
2. DPO vs RLHF RLHF vs DPO 上图左边是RLHF算法,右边为DPO算法,两图的差异对比即可体现出DPO的改进之处。 1. RLHF算法包含奖励模型(reward model)和策略模型(policy model,也称为演员模型,actor model),基于偏好数据以及强化学习不断迭代优化策略模型的过程。