从图3 (a) 中可以看出,TDPO (TDPO1,TDPO2) 能够达到比 DPO 更好的 reward-KL 的帕累托前沿,而从图 3 (b)-(d) 则可以看出,TDPO 在 KL 散度控制方面表现极为出色,远远优于 DPO 算法的 KL 散度控制能力。 Anthropic HH ...
因此,近段时间学者们在 RLHF 奠定的坚实基础上,继续探索更为简单且高效的策略优化路径,催生了直接偏好优化(DPO)的诞生。DPO 通过数学推理得到奖励函数与最优策略之间的直接映射,消除了奖励模型的训练过程,直接在偏好数据上优化策略模型,实现了从「反馈到策略」的直观飞跃。这不仅减少了复杂度,还增强了算法的稳健性,...
从图3 (a) 中可以看出,TDPO (TDPO1,TDPO2) 能够达到比 DPO 更好的 reward-KL 的帕累托前沿,而从图 3 (b)-(d) 则可以看出,TDPO 在 KL 散度控制方面表现极为出色,远远优于 DPO 算法的 KL 散度控制能力。 Anthropic HH 而在Anthropic/hh-rlhf 数据集上,该团队采用了 Pythia 2.8B 作为基模型,采用...
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...
近年来,大模型训练从最初的预训练(Pre-training)向后训练(Post-training)演变,其中对齐技术经历了从RLHF(人类反馈强化学习)到DPO(Direct Preference Optimization)的迭代。RLHF的结构清晰但实现复杂,而DPO则通过简化流程来优化对齐,达到更高效率。 齐思用户 65 0 0 关注人数3 更高效率的科技前沿洞察 从RLHF到...
从早期的RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,基于人类反馈的强化学习)算法,到近年的DPO(Direct Preference Optimization,直接偏好优化),再到最新的TDPO(Token-level Direct Preference Optimization,基于Token的直接偏好优化),大模型对齐算法已经取得了显著的进步。 RLHF算法通过人类反馈和PPO(Proximal Policy ...
从RLHF到DPO再到TDPO,大模型对齐算法已经演进至token-level层面。TDPO算法以其出色的对齐性能和生成多样性优势,为大型语言模型的对齐问题提供了新的解决方案。然而,随着技术的不断发展,我们仍然需要不断探索和创新,以应对新的挑战和机遇。在这个过程中,TDPO算法无疑将发挥重要作用。 此外,在实际应用中,我们可以借助一...
Notably, fine-tuning with TDPO strikes a better balance than DPO in the controlled sentiment generation and single-turn dialogue datasets, and significantly improves the quality of generated responses compared to both DPO and PPO-based RLHF methods. Our code is open-sourced at https://github.com...