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...
DPO算法 概括:DPO算法主要剔除PPO算法中需要的reward模型与Critic模型,通过公式推导,将reward隐藏到目标模型中,结合KL散度让模型回答的分布偏向人类偏好回答。 σ(x)=11+exp(−x) πref(y∣x):表示在Base模型下,给定x得到y的概率分布; π(y∣x):表示在当前参数的Train模型下,给定x得到y的概率分布; r...
OpenAI 的 RLHF 方法包含 PPO 和 PPO-ptx,其中 PPO-ptx 的设计目标就是为了降低在 NLP 基准上的对齐税。而 Anthropic 的 RLHF 研究发现,只要模型够大,PPO 本身就能在 NLP 下游任务上带来对齐的好处。他们还确定了强化学习策略训练中 KL 散度的最优参数为 β = 0.001。 在线/ 迭代式 RLHF 传统上,对齐 L...
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》。
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...
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》。
在CGPO与PPO的性能对比中，CGPO结合CRPG和CRRAFT优化器在多个基准测试中持续提升，尤其在ARC Challenge、HumanEval、MBPP等任务上表现出色。相比之下，PPO在编码任务中出现显著下滑，表明奖励欺骗问题严重。虽然CODPO优化器表现稍弱，但总体上仍优于DPO和PPO，特别是在安全性任务中，CODPO取得了最佳结果，展示了其在多...
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 经典偏好学习算法概览 第三十七章:DPO核心技术细节 ...
论文标题：UNA: Unifying Alignments of RLHF/PPO, DPO and KTO by a Generalized Implicit Reward Function论文地址：https://arxiv.org/abs/2408.15339 UNA 的创新点 UNA 的核心创新点在于通过一个（generalized implicit reward function）将 RLHF、DPO 和 KTO 统一为一个监督学习问题。UNA 的创新体现在以下几...