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DPO作者新作｜From r to Q*

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。

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107_DPO：直接偏好优化

3.2 从模仿学习视角理解DPO 根据ICLR 2025的最新研究，DPO可以从模仿学习的角度进行理解。...3.3 DPO的数学原理 DPO的优化目标可以表示为：最大化以下目标函数： L_DPO(θ; π_ref) = E_{(x, y_w, y_l) ~ D} [log σ(β log π_θ(y_w|x...DPO的技术架构与实现 4.1 DPO的整体架构 DPO的架构相比RLHF要简洁得多，主要包含以下组件： SFT模型(参考模型) → DPO优化 → 对齐模型 4.2 DPO的训练流程 DPO的训练过程可以分为以下几个关键步骤...DPO的变种与扩展 DPO的成功催生了一系列变种和扩展方法，这些方法针对特定场景进行了优化。...DPO的挑战与解决方案尽管DPO在理论和实践上都取得了显著成功，但它仍然面临一些挑战。

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大模型微调：RHLF与DPO浅析

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。

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强化学习｜直接偏好优化 DPO 介绍

本节围绕DPO主要介绍： 1）经典的RLHF三阶段训练过程以及优化点 2）DPO优化目标和实现方式介绍 3）DPO训练过程中数据准备、模型选择、损失函数更新等关注“AI老马” —【获取资源】&【进群交流...2，DPO 优化策略 2.1，DPO 优化目标直接偏好优化目标是：通过依托奖励函数与最优策略的解析映射，借助特定偏好模型和定制损失函数，完成直接基于偏好数据优化模型策略，从而简化大语言模型偏好对齐流程...2.2，DPO 公式推导由公式3到公式4，从 RL 的优化目标推导DPO优化函数。在公式 4，两边取对数。...将公式 5 带入到公式 1 的模型中，得到在BT奖励模型约束下的偏好模型：公式 6 通过一定的数学变换，并且使用最大似然估计优化参数，最终DPO的优化目标函数为： 3，DPO训练流程主要分为三个阶段...比如一个例子： : “简述 DPO 与 RLHF 的区别” : “DPO 跳过奖励模型，直接用偏好数据优化策略；RLHF 需先训练奖励模型再做强化学习” : “二者没啥区别，都是训练大模型” 此时就形成了一个三元组偏好数据对

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使用DPO在SageMaker中定制Nova模型

SageMaker使用训练作业启动脚本在托管计算集群上运行配方训练完成后自动释放计算资源业务用例实现本案例重点优化Nova Micro模型在结构化函数调用方面的表现：使用nvidia/When2Call数据集进行DPO...datasets import load_datasetdataset = load_dataset("nvidia/When2Call", "train_pref", split="train")DPO...recipe_overrides = { "training_config": { "trainer": {"max_epochs": 1}, "model": { "dpo_cfg...模型部署训练完成的模型可通过CreateCustomModel API部署到推理服务：request_params = { "modelName": "nova-micro-sagemaker-dpo-peft

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RLHF 和 DPO：简化和增强语言模型的微调

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。

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【大模型后训练学习】DPO与GRPO专题学习

SFT & PPO原理&代码实现】-腾讯云开发者社区-腾讯云文章中也详细描述了具体的训练过程，感兴趣的读者可以前往阅读：后训练（Post-training） = SFT + 偏好对齐（RLHF / DPO.../ ...）所以从 “会说话”到“会听话 + 懂规矩”，中间还差一整块流程——这就是我们本章要讲的：后训练（Post-training） = SFT + 偏好对齐（RLHF / DPO / …）在这一章中...\n[USER] 请解释一下 DPO 是什么？...对于一个 triple (x, y^+, y^-) (同一个 prompt 的好坏回答对），DPO 的 loss 类似于：\mathcal{L}_\text{DPO}(\theta) = - \log...2：DPO 相比 RLHF / PPO 有什么优缺点？

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机器学习|从0开始大模型之模型DPO训练

2、DPO的训练原理 DPO 的训练原理如下图所示（出自原论文）： DPO 主要包括两个步骤：数据收集：收集一个偏好数据集，其中包含给定提示的生成结果的正负选择对；优化：直接最大化 DPO 损失的对数似然函数...3、DPO的代码实现 3.1 收集数据 DPO 训练器对数据集的格式有具体的要求，包括三个部分：提示（prompt）：提示的格式为：prompt: 文本；选中（chosen）：选中文本的格式为：chosen...} DPO的数据可以搜索huggingface的DPO数据集，地址为：https://huggingface.co/datasets?sort=trending&search=dpo 。.../out/dpo_sft_xxx.pth" ) 3.3 训练 Transformer的代码和前面的一样，可以参考预训练的代码，如下就是初始化模型和 DPO 训练的代码： def init_model.../out/dpo_sft_{lm_config.dim}.pth.

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每日论文速递 | DPO：Language Model 是一个 Reward Model

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。

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深度解析DPO及其变体在多种任务上的表现如何，该如何选择

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。

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ORPO偏好优化：性能和DPO一样好并且更简单的对齐方法

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。

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在树莓派上使用360WIFI

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

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从RLHF到DPO再到TDPO，大模型对齐算法已经是「token-level」

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。

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2026了，为什么高手还在钻研 Llama 3.1？

就像学习操作系统绕不开 Linux 内核，学习深度学习绕不开 ResNet 一样，Llama 3.1 时代所确立的 SFT（监督微调）、DPO（直接偏好优化）、MoE（混合专家）以及 GGUF 量化标准...• ORPO 与 DPO：现在的对齐算法大多是 DPO 的变体。通过 Mistral 实战 DPO，你才能真正看懂现在的模型是如何学会“说人话”的。 2.

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RLHF新方案之训练策略：SLiC-HF & DPO & RRHF & RSO

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。

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优思学院｜质量工程师不可不知的DPU、PPM、DPMO、DPO、RTY

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

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Llama Factory 使用指南

、Qwen、Baichuan、Phi、Gemma等）Llama Factory 是一个开源、模块化、易用的大语言模型（LLM）微调框架，支持多种主流开源模型和训练方法（全参微调、LoRA、QLoRA、DPO...Gemma, Qwen, Baichuan, ChatGLM, Phi, XVERSE, Yi, DeepSeek 等多训练方式Full Fine-tuning, LoRA, QLoRA, Freeze, DPO...LLaMA-Factory.gitcd LLaMA-Factory# 创建虚拟环境（可选）python -m venv llama-envsource llama-env/bin/activate # Linux...DPO（Direct Preference Optimization）偏好对齐准备偏好数据（chosen vs rejected）：[ { "prompt": "如何学习深度学习？"...", "rejected": "随便看看视频就行" }]训练命令：--stage dpo --dataset your_dpo_data --template qwen --finetuning_type

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DPO与GRPO谁更胜一筹？港中文、北大等联合发布首个系统性对比研究

域外泛化：DPO 与 GRPO 各擅胜场 DPO 称雄域内：实验结果显示，离策略 (off-policy) 的 DPO 方法在域内任务上表现优于 GRPO。...在 T2I-CompBench 数据集上，DPO 的平均性能比 GRPO 高出约 11.53%；在使用官方评估工具作为奖励信号时，DPO 甚至能达到 7.8% 的峰值提升。...在 GenEval 数据集上，GRPO 始终展现出比 DPO 更好的泛化性能；在使用 HPS 奖励模型时，GRPO 的峰值提升甚至比 DPO 高出 2.42%。 2....奖励模型的影响：DPO 更敏感，优质奖励模型提升 RL 泛化 DPO 对奖励模型选择更敏感：研究发现，DPO 的泛化性能对奖励模型的选择比 GRPO 更为敏感，表现为更大的域外性能波动。...而对于 DPO，迭代训练（如 DPO-Iter）虽然能显著提升域内分数，但过早地在泛化能力上达到瓶颈甚至衰退，这可能源于对训练偏好数据的过拟合。

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learning:l3xc plugins

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。

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这就是OpenAI神秘的Q*？斯坦福：语言模型就是Q函数

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。

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DPO作者新作｜From r to Q*

107_DPO：直接偏好优化

大模型微调：RHLF与DPO浅析

强化学习｜直接偏好优化 DPO 介绍

使用DPO在SageMaker中定制Nova模型

RLHF 和 DPO：简化和增强语言模型的微调

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