人类反馈改善语言模型：DPO在Llama 2的应用
talkingdev • 2023-08-25
1487911 views
人类反馈在改善语言模型对齐和整体性能方面扮演着关键角色。然而，使用近端策略优化进行训练的过程中存在一些挑战。最近的研究表明，可以直接针对人类偏好进行优化，从而绕过奖励模型。借助基于文本的强化学习，你可以在最先进的开放模型上实现这一点。这种方法允许我们在没有明确的奖励函数的情况下，通过优化人类反馈来改进模型。这项研究的结果表明，与传统的近端策略优化方法相比，直接策略优化（DPO）在改进模型性能方面具有显著的优势。
核心要点
- 人类反馈在改善语言模型性能上起着重要作用
- 近端策略优化训练面临挑战，可以通过直接针对人类偏好优化来绕过奖励模型
- 直接策略优化（DPO）在改善模型性能方面优于传统近端策略优化方法