Nemotron-4 奖励模型：利用高质量合成数据训练用于RLHF的Reward Model 大家好，今天我们来深入探讨如何利用高质量合成数据训练用于强化学习人类反馈（RLHF）的奖励模型，并以 NVIDIA 的 Nemotron-4 为例进行分析。奖励模型在 RLHF 流程中扮演着至关重要的角色，它负责评估语言模型生成的文本的质量，并为强化学习算法提供反馈信号。由于直接从人类收集高质量的偏好数据成本高昂且耗时，因此利用合成数据来增强或替代真实数据成为一种非常有吸引力的选择。 1. RLHF 与奖励模型概述 首先，我们简要回顾一下 RLHF 流程和奖励模型的作用： RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): 一种训练大型语言模型使其与人类价值观和偏好对齐的技术。它通常包含三个主要步骤： 预训练语言模型 (Pre-trained Language Model): 使用大规模文本数据训练一个基础语言模型。 奖励模型训练 (Reward Model Training): 使用人类偏好数据（例如，对两个模型输出进行排序）训练一个奖励模型 …
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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