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作者：皓天 来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/706106906 近期，gsm8k、MATH被各种7B小模型刷的飞起，其中，step-level-dpo成为刷分利器。这里，instance-level-dpo指 preference-dataset使用 完整的chosen-tracjectory和rejected-tracjectory。 而step-level-dpo则使用step-chosen、step-rejected构造偏序数据集。相比instance-level-dpo，step-level-dpo则使用如下公式： 相比instance-level-dpo，step-level-dpo只优化step-level的数据，而共同前缀则作为prompt的一部分，不参与loss计算。这里，我们首先介绍几篇与step-dpo相关的文章。 Monte Carlo Tree Search Boosts Reasoning via Iterative Preference Learning 该文章提出step-level-dpo，为了获取step-level的偏序数据，则使用树搜索获取具有共同前缀的step-level偏序数据。使用树搜索可以天然地获取具有共同前缀的preference-dataset，而且，可以利用UCT、estimated-Q等等，选择preference-step，以及 对 step
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