RLHF使得AI模型能够更准确地理解人类意图,并在自然语言处理等领域取得显著进展。 三、DPO(区间震荡线,非技术术语下的同名概念) 需要注意的是,DPO在技术分析领域通常指区间震荡线(Detrended Price Oscillator),用于研究股票价格的波动情况。但在此技术语境下,DPO可能并非一个直接相关的技术术语,而是与SFT、RLHF等存在本...
• SFT 只通过 LLMs 生成的下一个单词进行估计,而 RLHF 和 DPO 通过 LLMs 生成的完整句子进行估计,显然后者的估计会更准确; • 虽然 RLHF 和 DPO 取得比 SFT 好的结果,但代价是高昂的数据构造和计算资源开销; • IFT 通过引入时序残差连接,仅使用多推理一步的开销,就可以融合 SFT、RLHF 和 DPO ...
虽然强化学习通过 RLHF 或RLAIF 是有效的,但通常因RL算法的挑战以及需要精确训练的奖励模型而复杂化。 DPO,通过直接使用人类偏好数据来微调大语言模型(LLMs),从而绕过了奖励模型。DPO将目标从奖励最大化重新定义为偏好优化,并提供了一种直接且可能更稳健的途径,用于将LLM输出与人类期望对齐。 图5:DPO与D2O比较的...
SFT不具备向后看的能力,P(yi|x
在训练流程的复杂度方面,SFT 相对简单,计算成本取决于数据规模和模型大小;ReFT 复杂度中等,需要实现和调试 PPO 算法,计算成本较高;RLHF 复杂度最高,需要多阶段训练和大量人类评价,计算成本高昂;DPO 复杂度低于 RLHF,避免了强化学习的复杂性,计算成本相对较低。
通过对比,这些技术在选择上的依据主要取决于具体任务的性质及资源条件。如果任务有明确的客观评价标准,ReFT可为较好的选择;若希望模型输出更符合人类主观偏好,且拥有足够的人类反馈数据,则可选择RLHF;而DPO适合于希望简化训练流程的情况。 总结来看,这些微调技术展现了各自的优缺点及适应场景,有助于开发者根据不同需求...
在训练流程的复杂度方面,SFT相对简单,计算成本取决于数据规模和模型大小;ReFT复杂度中等,需要实现和调试PPO算法,计算成本较高;RLHF复杂度最高,需要多阶段训练和大量人类评价,计算成本高昂;DPO复杂度低于RLHF,避免了强化学习的复杂性,计算成本相对较低。
•IFT通过引入时序残差连接，仅需额外推理步骤，便能融合SFT、RLHF和DPO的训练目标，无需依赖偏好数据和参考模型，使训练目标更贴近实际生成目标。•IFT不仅建模了当前生成单词对未来生成结果的影响，还增强了模型的因果性和事实性。随着ChatGPT等大语言模型（LLMs）的崛起，它们在各个领域的应用日益广泛。然而，...
SFT虽然在数据和计算上都较为高效,但在偏好估计和转移优化上近似效果较差。而以PPO和DPO为代表的RLHF在近似效果上则更好,但这是以构建偏好数据为代价的。因此本文将结合两者的优势,提出——直观的偏好估计。 直观的偏好估计 SFT 和 RLHF 之间的关键区别在于是否针对每个初始指令对模型偏好分布进行采样。与 RLHF ...
但rlhf 或者 dpo 并不是这样,每一个 token 在更新概率的时候,都是观察到了整个 sentence 的,因而理论上,rlhf 的训练方法能带来更高的训练上限。 换一个角度来说,sft 的 loss 是平均 loss, rlhf 的 loss 是加权 loss。至于怎么加权,去问 reward_model 和 critic_model。