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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