卷友们好，今天推荐一篇DPO作者的新作： 本文几乎是DPO的原班人马搞的，新来的Joey Hejna是X-QL（本文部分核心理论）一作。...以下是正文 DPO背景 我们知道DPO的loss function其实是一个训练reward model的loss。...DPO这篇论文题目也叫做Your Language Model is Secretly a Reward Model： DPO这篇文章的核心创新在于，他说我们其实不用拿这个loss去学一个奖励模型，奖励函数模型本身不也是为了拿来训练...总结下这一小节，DPO在理论上基本严谨地完成了这么一个任务。...DPO训练中chosen response的logp ratio在训练中下降问题 我相信绝大多数实操过DPO训练的同学都会发现一个反直觉的现象。
DPO DPO 是基于人类直接反馈可以有效地指导人工智能行为发展的原理而提出的。通过直接利用人的偏好作为训练信号，DPO 简化了校准过程，将其框定为一个直接学习任务。...简而言之，直接偏好优化(DPO)是一种通过将人的偏好直接纳入训练过程来调整大型语言模型(LLM)的简化方法。...RLHF 与 DPO的特性对比如下： 指标特性 RHLF DPO 数据需求 需要不同的反馈，包括数字评分和文本注释，需要综合的反馈组合。...DPO 通过直接应用人的偏好简化了微调过程，为模型优化提供了更快、更少资源密集的路径。...对于更直接的任务或需要快速调整时，DPO 可能更有效。 资源考量: 考虑计算资源和人工注释器的可用性。DPO 通常在计算能力方面要求较低，在收集必要数据方面可以更直接。
直接偏好优化（DPO） 直接偏好优化 (DPO) 是一种微调大型语言模型 (LLM)以符合人类偏好的新颖方法。与涉及来自人类反馈的复杂强化学习 (RLHF) 的传统方法不同， DPO简化了流程。...与 RLHF 相比，DPO 具有多项优势： 简单性： DPO更容易实施和培训，使其更易于使用。 稳定性： 不易陷入局部最优，保证训练过程更加可靠。...DPO VS RLHF 直接偏好优化 (DPO) 和**人类反馈强化学习 (RLHF)**是两种不同的方法，用于微调大型语言模型 (LLM)以符合人类偏好。...复杂 DPO：与RLHF相比， DPO更易于实施和培训。它不需要创建单独的奖励模型、在微调期间从 LLM 采样或进行广泛的超参数调整。...能力 DPO：DPO 已被证明在各种任务中都很有效，包括情绪控制、摘要和对话生成。在一些研究中它的表现优于 RLHF。
DPO的核心思想是绕过显式的奖励建模和强化学习步骤，直接使用人类偏好数据来优化语言模型。具体来说，DPO的解决方案包括以下几个关键步骤： 1....这些实验不仅展示了DPO在特定任务上的性能，还比较了DPO与现有方法（如PPO）的性能差异，并探讨了DPO策略的泛化能力和评估方法的有效性。...DPO的其他应用：除了从人类偏好中训练语言模型之外，DPO在其他模态的生成模型训练中可能有许多潜在应用，例如图像和音频生成。...超参数调整：论文中提到，DPO的超参数β几乎没有进行调整，因此可能低估了DPO的潜力。系统地研究超参数调整对DPO性能的影响是一个有价值的研究方向。...未来工作：论文指出了未来研究的方向，包括DPO策略的泛化能力、奖励过优化问题、模型规模扩展性、评估方法改进、DPO的其他应用领域，以及算法本身的潜在改进。
tar xjvf DPO_MT7601U_LinuxSTA_3.0.0.4_20130913.tar.bz2 cd DPO_MT7601U_LinuxSTA_3.0.0.4_20130913/ nano...Wifi */ 更新内核后再编译 sudo su rpi-update reboot uname -r 3.12.28+ 下载 wget https://github.com/raspberrypi/linux.../archive/rpi-3.12.y.tar.gz 解压 tar xvfz rpi-3.12.y.tar.gz 取得root权限 sudo su 将源码移至/usr/src目录 mv linux-rpi...-3.12.y /usr/src 建立内核模块库目录的链接 ln -s /usr/src/linux-rpi-3.12.y /lib/modules/3.12.28+/build cd /lib/modules...但是编译内核模块需要这个 wget https://github.com/raspberrypi/firmware/raw/master/extra/Module.symvers 再到网卡驱动目录中编译驱动（进入到DPO_MT7601U
他们的最新论文《Insights into Alignment: Evaluating DPO and its Variants Across Multiple Tasks》为我们揭开了直接偏好优化(DPO...直接偏好优化(DPO)作为一种RL-free的优化人类偏好的策略模型的方法出现了。然而，一些限制阻碍了这种方法的广泛采用。为了解决这些缺点，引入了各种版本的DPO。...研究创新 本文深入研究了基于无RL算法的对齐方法，如DPO、IPO、KTO和CPO的性能。这些方法通常包括两个步骤： 策略模型的监督微调， 使用对齐算法(如DPO)优化SFT模型。...KTO研究旨在通过实施仅利用单一偏好的策略来提高DPO方法的有效性。...然而，当两个模型的同时加载时，会导致DPO算法的学习效率低下。为了改进这一点，研究学者开发了CPO方法，提高了DPO方法的效率。研究表明，在训练期间不需要加载参考策略模型。
与RLHF相比，DPO、IPO和KTO的成本明显更低，因为它们不需要奖励模型。 虽然DPO和IPO的成本较低，但它们仍需训练两个不同的模型。...而DPO可以降低被拒绝响应的概率，同时增加被选择响应的概率，即在上图中的曲线之间增大差距。...它不需要任何奖励或SFT模型，并且ORPO比DPO和RLHF更简单。根据论文ORPO的性能与DPO相当或略好。但是ORPO需要几千个训练步骤来学习好的和坏的反应之间的区别。
然而，DPO 主要关注在逆 KL 散度约束下的策略优化。...从句子级控制 KL 散度直观上表明 DPO 在细粒度控制上存在限制，对 KL 散度的调节能力较弱，可能是 DPO 训练过程中 LLM 的生成多样性迅速下降的关键因素之一。...DPO 与 TDPO 的主要区别如下图所示： 图 1：DPO 的对齐优化方式。DPO 从 sentence-level 的角度进行建模 图 2：TDPO 的对齐优化方式。...，远远优于 DPO 算法的 KL 散度控制能力。...可以看到 TDPO 算法不仅在对齐性能 (Accuracy) 上优于 DPO 和 f-DPO，在生成多样性 (Entropy) 上也占据优势，在这两个大模型生成回复的关键指标上达到了更好的权衡。
在linux系统下配置往百度ip地址的明细路由通过tap0接口接入vpp。这样vpp中没有配置默认路由的情况下，通过配置l3xc从内核ping 百度地址可以正常ping通。...l3xc add tap0 via 192.168.1.1 GigabitEthernet2/6/0 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ #设置linux...DONT_FRAGMENT ICMP echo_request checksum 0x74e7 id 63327 l3xc功能涉及的结构体也相当简单，在l3xc配置下发时通过传入路由信息生成转发node所需要的dpo...索引，直接送到ip4-rewrite next[0] = l3xc0->l3xc_dpo.dpoi_next_node; vnet_buffer (b[0])->ip.adj_index...[VLIB_TX] = l3xc0->l3xc_dpo.dpoi_index; node处理流程只有上面短短的四行代码就完成了路由查询过程，是不是相当的高效。
尤其是直接对齐方案（比如直接偏好优化，即 DPO）凭借其简洁性收获了不少拥趸。...然后，他们进一步表明 DPO 有能力在 token MDP 内灵活地建模任意可能的密集奖励函数。 这是什么意思呢？...简单来说，该团队表明可以将 LLM 表示成 Q 函数并且研究表明 DPO 可以将其与隐式的人类奖励对齐（根据贝尔曼方程），即在轨迹上的 DPO 损失。...第一，他们的研究表明尽管 DPO 是作为上下文多臂赌博机而派生出来的，但 DPO 模型的隐含奖励可在每个 token 层面上进行解释。...第二，研究表明对 DPO 模型进行似然搜索类似于现在很多研究中在解码期间搜索奖励函数。
近段时间已有一些研究者探索了更简单的离线算法，其中之一便是直接偏好优化（DPO）。DPO 是通过参数化 RLHF 中的奖励函数来直接根据偏好数据学习策略模型，这样就无需显式的奖励模型了。...SimPO：简单偏好优化 为便于理解，下面首先介绍 DPO 的背景，然后说明 DPO 的奖励与生成所用的似然度量之间的差异，并提出一种无参考的替代奖励公式来缓解这一问题。...背景：直接偏好优化（DPO） DPO 是最常用的离线偏好优化方法之一。...结果表明 SimPO 在准确度和效率方面优于 DPO。 DPO 奖励会隐式地促进长度归一化。...DPO 在奖励准确度方面不及 SimPO。 图 4c 比较了 SimPO 和 DPO 的奖励准确度，这评估的是它们最终学习到的奖励与留存集上的偏好标签的对齐程度。
什么是DPO？ DPO这一角色来源于欧盟颁布的史上最严数据保护条例——《通用数据保护条例 》（General Data Protection Regulation，GDPR）。...GDPR明确指定DPO是企业内承担数据保护合规相关职责的职能角色，其职责包括：面向企业提供GDPR数据保护方面的信息和建议；监管企业GDPR合规及数据保护工作；参与及管理企业数据保护影响评估（Data...GDPR还规定了DPO必须具备理解数据保护和信息安全方面的法律知识，并且有能力指导企业在整个信息生命周期（Information Life Cycle）的工作。...目前的形势已经引起全球诸多企业的重视，据相关研究指出，欧美国家已有至少数百家公司设有DPO的职位，如花旗集团、美国运通、惠普、微软、脸书等。...不管是DPO，还是网络安全负责人或个人信息保护负责人，设定这些职能角色的核心都是风险治理。 数据安全合规将成为企业的核心竞争力之一，数据保护也会成为企业战略和业务转型的关键。
因为LTE 接口是不支持直接被 DPDK 接管的，LTE 设备是由 Linux 系统拥有和管理的，我们创建一个 tap 接口连接到 VPP 以执行路由和服务。...len:0 itfs:[] path:[0] pl-index:0 ip4 weight=1 pref=0 special: cfg-flags:drop, [@0]: dpo-drop...ip4 forwarding: unicast-ip4-chain [@0]: dpo-load-balance: [proto:ip4 index:1 buckets:1 uRPF:15...fragment id 0x0000 ICMP echo_reply checksum 0xca6d id 31627 00:53:03:007179: ip4-lookup fib 0 dpo-idx...手册 https://man7.org/linux/man-pages/man7/packet.7.htm
DPO 算法 与现有的算法一样，DPO 也依赖于理论上的偏好模型（如 Bradley-Terry 模型），以此衡量给定的奖励函数与经验偏好数据的吻合程度。...在论文的第五章，研究者对 DPO 方法做了进一步的解释，提供了理论支持，并将 DPO 的优势与用于 RLHF 的 Actor-Critic 算法（如 PPO）的问题联系起来。具体细节可参考原论文。...实验 在实验中，研究者评估了 DPO 直接根据偏好训练策略的能力。...接着，研究者还评估了 DPO 在更大模型和更困难的 RLHF 任务 (包括摘要和对话) 上的性能。...除了 DPO 之外，研究者还评估了几种现有的训练语言模型来与人类偏好保持一致。
质量工程师经常都会接触到一些术语，其中最常见而又最易令他们混淆的，应该就是DPU、PPM（DPPM）、DPMO、DPO和RTY了。...五种最常见的测量方法是每单位缺陷（DPU）、每百万次机会中的缺陷（DPMO）、每个机会中的缺陷数（DPO）、每百万个中的不良个数（DPPM），以及RTY（直通率）。...DPO（每个机会中的缺陷数） DPO是比较少用的，因为它和DPMO的唯一区别在于没有"百万次"的概念，只描述每个机会的缺陷数，如果一个六西格玛水平的绩效是 3.4 DPMO，那么DPO就是0.0000034
RLHF新方案之训练策略：SLIC-HF & DPO & RRHF & RSO去年我们梳理过OpenAI，Anthropic和DeepMind出品的经典RLHF论文。...我们和SLiC-HF做下对比，首先SLiC是hinge-loss（maximum-margin），DPO不是。...其次SLiC是正负样本直接对比，DPO是正负样本概率分别和基准模型（SFT模型）进行对比，二者的差异有些类似simases和triplet loss，只不过DPO的锚点不是锚点样本而是基准模型。...最终得到的拒绝采样的代码如下效果上论文对比了DPO,SLiC,RSO,以及不同损失函数，不同采样方案的效果差异。...整体上采样带来的收益是更为显著，DPO的损失函数上加不加hinge差异并不大，但都会优于SLiC的直接对比损失函数。
weight=1 pref=0 recursive: oper-flags:resolved, via 192.168.200.1 in fib:0 via-fib:15 via-dpo...:[dpo-load-balance:17] 3、绑定接口 vpp# abf attach ip4 policy 2 eth2 查询接口Abf绑定情况 b# show abf attach eth2...ipv4: abf-interface-attach: policy:2 priority:0 [@1]: dpo-load-balance: [proto:ip4 index:17 buckets...ip4 forwarding: unicast-ip4-chain [@0]: dpo-load-balance: [proto:ip4 index:21 buckets:1 uRPF:0...:[dpo-load-balance:21] 这个就有点意思，应该不符合策略路由的规则，配置中需要小心了。
这个方法通过分步使用可用的偏好数据集，而不是一次性使用全部数据，从而在DPO训练框架中使用更精确对齐的参考模型。...迭代框架和偏好数据生成： Yuan et al. (2024) 提出了一个迭代框架，用于生成新的偏好数据并进行DPO训练。...sDPO是直接偏好优化（DPO）的扩展，它采用以下步骤来改进模型的训练过程： 分步使用偏好数据集： 将可用的偏好数据集分割成多个子集，然后在DPO训练的不同阶段逐步使用这些子集，而不是一次性使用所有数据...这样做可以确保在DPO训练框架中使用更精确对齐的参考模型，从而提高目标模型的对齐程度。...消融研究： 比较了使用sDPO与直接使用DPO的模型性能，以及使用不同数据分割策略的sDPO模型性能，来研究如何分割可用DPO数据为多个Dt对性能的影响。
这涉及一个多阶段的过程:1、监督微调(SFT)指令，使模型适应目标领域；2、偏好校准，如人类反馈强化学习(RLHF)或直接偏好优化(DPO)，增加产生首选响应的可能性。...更具体的ORPO介绍，可以看我们前几天发布的文章： ORPO偏好优化：性能和DPO一样好并且更简单的对齐方法 目前ORPO已经在主要的微调库中实现，比如TRL、Axolotl和LLaMA-Factory...我们将使用mlabonne/orpo-dpo-mix-40k，因为他是以下高质量DPO数据集的组合: argilla/distilabel-capybara-dpo-7k-binarized: highly.../prm_dpo_pairs_cleaned (7,958 samples) jondurbin/truthy-dpo-v0.1 (1,016 samples) 首先我们安装依赖 pip install...这个8e-6的值来源于原文，大致对应的SFT学习率为1e-5, DPO学习率为5e-6。但是可以试试将它增加到1e-6左右。 beta:它是本文中的\lambda参数，默认值为0.1。
基于此，相关研究工作(RRHF, DPO)等也逐渐被提出，希望能够在较小的显存占用的情况下，实现对齐的工作。本文主要总结RLHF，RRHF，DPO，Flan的相关对齐工作。...DPO的流程如下所示，左边的是RLHF的流程，通过显式的构建RM来让模型学习到人类偏好，而DPO则是隐式的拟合RM模型。...然后就是DPO相比于RLHF的效果，作者在这里做了两个实验。 • DPO能够多大程度上优化RLHF目标? 左边的图展示了预期奖励和参考策略的KL边界。...DPO在所有的KL约束值下都能拥有更高的奖励期望。 • DPO能够扩展到真实的偏好数据集上吗？ 作者在摘要任务和单论对话任务上进行评估。...上一个图的右侧展示在不同温度系数下，DPO和PPO在摘要任务上的胜率对比，DPO对温度系数更加鲁棒，并且效果更好。在单轮对话上，在Anthropic HH数据集上进行评估。
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