DPO算法的梯度分析：偏好概率差对梯度幅度的加权机制及其隐式正则化作用 大家好，今天我们来深入探讨直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)算法的梯度特性，特别是偏好概率差对梯度幅度的加权机制及其带来的隐式正则化作用。DPO作为一种直接优化策略，在训练过程中无需显式地拟合奖励模型，而是直接从偏好数据中学习策略。这使得DPO在很多场景下比传统的强化学习方法更有效率，也更易于部署。 1. DPO算法的回顾 首先，我们简单回顾一下DPO算法的核心思想。DPO的目标是训练一个策略 $pi{theta}$，使其能够最大化人类的偏好。给定一个提示词(prompt) $x$，以及两个由策略 $pi{theta}$ 生成的回复 $y_w$ (更受欢迎的) 和 $y_l$ (不太受欢迎的)，DPO的目标函数可以写成： $$ mathcal{L}{DPO}(theta) = – mathbb{E}{(x, y_w, yl) sim mathcal{D}} left[ log sigma left( beta log frac{pi{theta}(yw …
Token-level DPO：将偏好优化粒度细化到Token级别以解决长文本生成的局部错误
Token-Level DPO：提升长文本生成质量的利器 大家好，今天我们来探讨一个提升长文本生成质量的前沿技术：Token-Level Direct Preference Optimization (Token-Level DPO)。在深入探讨之前，我们先回顾一下Direct Preference Optimization (DPO) 的基本概念，以及它在长文本生成中面临的挑战。 1. DPO：简化强化学习的偏好对齐 传统的强化学习方法，比如Proximal Policy Optimization (PPO)，在对齐语言模型时需要复杂的奖励函数设计和训练过程。DPO 是一种更直接、更高效的偏好对齐方法，它通过直接优化策略来拟合人类的偏好数据，而无需显式地定义奖励函数。 DPO 的核心思想是：给定一个偏好数据集，其中包含针对同一个 prompt 的两个response，一个是preferred response (更优的response)，另一个是dispreferred response (较差的response)，DPO 通过最大化 preferred response 的概率，同 …
从RLHF到DPO：直接偏好优化（Direct Preference Optimization）的数学推导与稳定性优势
好的，下面开始我们的讲座。 从RLHF到DPO：直接偏好优化（Direct Preference Optimization）的数学推导与稳定性优势 大家好！今天我们来深入探讨一个在大型语言模型（LLM）对齐领域非常重要的技术——直接偏好优化（Direct Preference Optimization，简称DPO）。DPO作为一种RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）的替代方案，近年来受到了广泛关注，其数学推导的简洁性和训练的稳定性是其主要优势。我们将从RLHF的背景出发，逐步推导出DPO的数学公式，并探讨其稳定性的来源。 1. RLHF的背景与挑战 RLHF旨在使LLM的行为与人类的价值观和偏好对齐。传统的RLHF流程通常包含三个阶段： 预训练模型（Pre-trained Model）： 利用大规模文本数据预训练一个基础的LLM。 奖励模型（Reward Model）： 收集人类对不同模型输出的偏好数据，训练一个奖励模型，该模型预测给定模型输出的质量。 强化学习（Reinforcement Learning）： 使用强化学习算 …
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