本文以DeepSeek-GRPO为例,从奖励信号评估的观测尺度出发,探讨从微观的token-level(过程奖励)到宏观的output-level(结果奖励)的区别和联系,并渐进构造出一个中间状态的sentence-level的GRPO表达。 2. 奖励信号评估的观测尺度 (一)微观尺度:token-level 在token-level的奖励信号评估中,奖励信号是针对每个生成的 token...
在这篇论文里我们提出了一种token-level的masking策略,来优化transformer结构中multi-head attention 的计算流,来缓解过拟合的问题。 我们引入了Siblings-masking和Self-masking两种策略,通过实验证明了这种正则化的方法在缓解过拟合和提高训练效果上有一定优势。 不过我们的方法也有一些限制,比如需要调整超参数、在视觉任务...
为了应对模型生成多样性显著下降的问题,TDPO 从 token-level 的角度重新定义了整个对齐流程的目标函数,并通过将 Bradley-Terry 模型转换为优势函数的形式,使得整个对齐流程能最终从 Token-level 层面进行分析和优化。相比于 DPO 而言,TDPO 的主要...
此外,DPO虽然从句子级的角度控制KL散度,但模型的生成过程本质上是逐个token进行的,因此在细粒度控制上存在限制。 为了应对这些问题,中科院和伦敦大学学院的汪军与张海峰团队提出了一种从token-level角度建模的大模型对齐算法:TDPO。TDPO算法从token-level的角度重新定义了整个对齐流程的目标函数,并通过将Bradley-Terry模型...
Token-level 的建模方式:TDPO 从 Token-level 的角度对问题进行了建模,对 RLHF 进行了更精细的分析; 细粒度 KL 散度约束:在每个 token 处从理论上引入了前向 KL 散度约束,使方法能够更好地约束模型优化; 性能优势明显:相比于 DPO 而言,TDPO 能够实现更好的对齐性能和生成多样性的帕累托前沿。
Token-level Rewards:TOLE算法通过在token级别提供奖励来指导语言模型,这种细粒度的反馈可以更精确地引导模型生成符合特定属性要求的文本。与传统的基于句子或段落级别的反馈相比,token级别的奖励能够更好地捕捉句子内部的语义变化。 先量化后加噪(First Quantize-then-Noise):为了增强算法的鲁棒性,TOLE采用了一种探索框架...
简介:【7月更文挑战第1天】在AI领域的语言模型对齐研究中,新提出的TDPO算法实现了Token-level的直接优化。不同于以往在答案级别评估的方法,TDPO利用前向KL散度和Bradley-Terry模型,直接在生成过程的Token层面上调整对齐,提高微调精度和多样性。实验显示,TDPO优于DPO和RLHF,在某些任务上表现出色,但也面临计算资源需求...
TDPO算法从token-level的角度重新定义了整个对齐流程的目标函数,并通过将Bradley-Terry模型转换为优势函数的形式,使得整个对齐流程能最终从Token-level层面进行分析和优化。 TDPO算法的主要贡献包括: Token-level的建模方式:TDPO从Token-level的角度对问题进行了建模,对RLHF进行了更精细的分析。 细粒度KL散度约束:在每个...
来自中科院和伦敦大学学院的汪军与张海峰团队提出了一种从 token-level 角度建模的大模型对齐算法:TDPO。 在人工智能领域的发展过程中,对大语言模型(LLM)的控制与指导始终是核心挑战之一,旨在确保这些模型既强大又安全地服务于人类社会。早期的努力集中于通过人类反馈的强化学习方法(RLHF)来管理这些模型,成效显著,标志着...
- TDPO是一种从token-level角度建模的大模型对齐算法,通过引入前向KL散度约束来提高对齐性能和生成多样性。 - TDPO在IMDb、Anthropic/hh-rlhf、MT-Bench数据集上的实验结果显示,相比于DPO,TDPO能够实现更好的对齐性能和生成多样性的帕累托前沿。 - TDPO在不同数据集上的评估结果表明其在对齐性能、生成多样性和人...