什么是DPO训练
更新时间：2024-11-13
DPO(Direct Preference Optimization)：
直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，且效果更加突出。
本平台已预置DPO模型训练方式，快开启您的模型训练之旅吧～
优势
- 操作更便捷：更容易实施和训练，只需匹配专有数据集和训练模型，即可发布服务。
- 运行更稳定：最大力度避免陷入局部最优，保证训练过程更可信、可靠。
- 效率更明显：与强化学习相比，节省训练步骤，需要的计算资源和数据更少，实现训练轻量化。
- 输出更有效：在情感控制、内容摘要和对话输出等语言任务中，效果优于RLHF。
工作步骤
DPO微调包含以下两个步骤：
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数据集收集：prompt+chosen+rejected数据集，样例下载。
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prompt：
- ①单轮对话场景，Prompt字段仅包含每轮对话的提问；
- ②多轮对话场景，Prompt字段包含前几轮对话的问答及最后一轮的提问
- chosen：Prompt字段对应的正偏好回答。
- rejected：Prompt字段对应的负偏好回答。
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- 优化训练：基于预置或SFT后的大模型，调整部分参数，训练您的偏好大模型。
常见问题
Q：是不是DPO不含奖励模型训练的过程？
A：严格意义上讲，DPO是将奖励模型训练和强化学习融合在同个阶段进行，其目标函数是优化模型参数以最大化奖励的函数。