DPO算法

DPO（Direct Preference Optimization）直接偏好优化。

训练集每个样本是一个三元组，结构如下：

(prompt, chosen, rejected）

chosen（被选响应）
指针对同一提示（prompt），人类标注者或评估系统认为质量更高、更符合需求的响应。例如：

提示：“请解释水的三态变化。”
​chosen​：“水有三种状态：固态、液态和气态。温度变化会导致状态转化，如冰融化成水，水蒸发成水蒸气。”

rejected（被拒响应）
指针对同一提示，人类标注者认为质量较低、不符合需求或存在错误的响应。例如：

rejected：“水是一种液体，在自然界中很常见。”（未完整回答问题）

策略模型（Policy Model）

定义与作用：
策略模型是待优化的目标模型，其参数在训练过程中会被更新，目标是学习生成更符合人类偏好的响应。

训练机制：

• 接收输入提示（prompt）后，策略模型会生成响应并计算其概率分布。
• 通过DPO损失函数（如基于Bradley-Terry模型的损失），模型调整参数以提高被选响应（chosen）的生成概率，降低被拒响应（rejected）的概率。

特点：

• 可训练：参数通过梯度更新不断优化。
• 对齐偏好：最终目标是使模型输出更接近人类标注的高质量响应。

参考模型（Reference Model）

• 定义与作用：

  参考模型是参数冻结的基准模型，通常为监督微调（SFT）后的模型，提供原始能力分布作为优化约束。

• 核心功能：

  • 计算隐式奖励：通过比较策略模型与参考模型的输出概率差异，生成隐式奖励信号（如：$r_{\theta }(x,y)=\beta \log \frac{{\pi }_{\theta }(y|x)}{{\pi }_{\text{ref}}(y|x)}$）

  • 控制分布偏移：KL散度约束防止策略模型过度偏离参考模型，避免生成不合理或低质量内容。

• 特点：

  • 参数固定：训练中不更新权重，仅提供计算基准。
  • 稳定性保障：作为正则化项，确保训练过程稳定。

Loss函数

直接偏好优化 (DPO) 损失函数

数学公式表示：

$${\mathcal{L}}_{\text{DPO}}=-\log \sigma \left(\beta \left(\log \frac{{\pi }_{\theta }\left(y_w\mid x\right)}{{\pi }_{\text{ref}}\left(y_w\mid x\right)}-\log \frac{{\pi }_{\theta }\left(y_l\mid x\right)}{{\pi }_{\text{ref}}\left(y_l\mid x\right)}\right)\right)$$

公式符号说明：

公式解读：

1. 核心计算：比较策略模型与参考模型对优质($y_w$)和劣质($y_l$)响应的概率比差异
   $$\log \frac{{\pi }_{\theta }(y_w|x)}{{\pi }_{\text{ref}}(y_w|x)}-\log \frac{{\pi }_{\theta }(y_l|x)}{{\pi }_{\text{ref}}(y_l|x)}$$

2. $\beta$ 缩放：调节偏好差异的显著程度

3. Sigmoid 转换：$\sigma (\cdot )$ 将差异映射到 (0,1) 区间

4. 负对数损失：$-\log (\cdot )$ 使模型优化倾向于更大的偏好差异

参考

https://mp.weixin.qq.com/s/jnSGEBgzTkS4rid2rP3Omg