人人都能看懂的DPO数学原理

主要观点总结

本文介绍了DPO（Direct Preference Optimization）方法，一种用于训练能够理解和回应人类指令和偏好的模型的训练步骤。文章详细解释了DPO是如何从最原始的偏好对齐优化目标开始，逐步简化的，并涉及了奖励模型的训练目标以及如何通过偏好数据直接训练对齐模型。

关键观点总结

关键观点1: DPO方法的介绍

DPO是一种改进的训练方法，用于训练能够理解并回应人类指令和偏好的模型。它通过对齐模型的设计，旨在优化模型以符合人类的偏好。

关键观点2: DPO与奖励模型的关联

在传统的训练方法中，奖励模型是一个重要的组成部分。然而，DPO方法试图绕过奖励模型的训练，直接使用偏好数据来训练对齐模型。

关键观点3: DPO方法的推导过程

文章详细解释了DPO方法的推导过程，包括从优化目标中求解最优对齐模型，以及如何通过统计模型（如BT模型和PT模型）来构造奖励模型的训练目标。

关键观点4: DPO方法的应用

DPO方法可以应用于各种需要理解和回应人类指令和偏好的任务中，如聊天机器人、自然语言处理等。

文章预览

一、DPO在做一件什么事 在文章的开始，我们来思考一个问题： 如果想让你训练一个能听得懂人类问题，并给出人类满意答案的模型，你会怎么设计大致的训练步骤？ 一口吃成一个大胖子是困难的，所以不如让我们循序渐进地来设计这个训练过程： 首先，你的模型必须要有充足的知识储备，以应对你可能提出的任何问题 其次，你的模型需要明白“你在提出问题”或者“你在下达指令”这个动作，它在理解这一点的基础上，尝试按照你的指令给出相应的回答 最后，你希望模型不仅能对你的问题给出答案，还需要给出令你满意的回答，也就是你希望模型对齐你的偏好。 我们以chatGPT的训练为例，看看它是如何贴合这个训练步骤的： 首先，它使用大量的数据(文本、代码、数学等)，先训练出一个base模型。这个训练过程赋予模型对文本上下文的理解能力 ………………………………