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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.18290
1. 背景与挑战
近年来，大规模无监督语言模型（LM）在知识获取和推理能力方面取得了显著进展，但如何精确控制其行为仍是一个难题。 现有的方法通常通过**强化学习从人类反馈（RLHF）**来引导模型行为，但RLHF存在以下问题：
- 复杂性高：RLHF需要先训练一个奖励模型来反映人类偏好，然后使用强化学习来微调语言模型，使其在最大化奖励的同时不偏离原始模型太远。
- 不稳定性：RLHF训练过程复杂且容易不稳定，需要大量超参数调优和采样。
- 计算成本高：RLHF涉及训练多个模型和在训练循环中采样，消耗大量计算资源。
2. DPO：一种更简单、更高效的方法
为了解决上述问题，本文提出了一种名为 Direct Preference Optimization (DPO) 的新算法，直接从人类偏好数据中优化语言模型，而无需显式的奖励建模或强化学习。
2.1 DPO 的核心思想
DPO 的核心思想是：
- 将偏好学习问题转化为一个简单的二元分类问题：DPO 通过最大化人类偏好的对数概率，同时最小化不偏好的对数概率，来直接优化语言模型。
- 引入动态重要性权重：为了防止模型退化，DPO 引入了基于隐式奖励模型的动态重要性权重，该权重根据模型对偏好的排序错误程度进行调整。
2.2 DPO 的工作原理
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构建偏好数据集：从参考模型（通常是经过监督微调的语言模型）中采样生成多个候选响应，并使用人类偏好数据对它们进行标注，生成偏好对 ( y w , y l ) (y_w, y_l) (yw,yl)，其中 y w y_w yw 表示更受偏好的响应， y l y_l yl 表示较不受偏好的响应。
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定义 DPO 损失函数：
L D P O ( π θ ; π r e f ) = − E ( x , y w , y l ) ∼ D [ log σ ( β log π θ ( y w ∣ x ) π r e f ( y w ∣ x ) − β log π θ ( y l ∣ x ) π r e f ( y l ∣ x ) ) ] \mathcal{L}_{\mathrm{DPO}}(\pi_{\theta};\pi_{\mathrm{ref}}) = -\mathbb{E}_{(x,y_{w},y_{l})\sim\mathcal{D}}\left[\log\sigma\left(\beta\log\frac{\pi_{\theta}(y_{w}\mid x)}{\pi_{\mathrm{ref}}(y_{w}\mid x)}-\beta\log\frac{\pi_{\theta}(y_{l}\mid x)}{\pi_{\mathrm{ref}}(y_{l}\mid x)}\right)\right] LDPO(πθ;πref)=−E(x,yw,yl)∼D[logσ(βlogπref(yw∣x)πθ(yw∣x)−βlogπref(yl∣x)πθ(yl∣x))]
- π θ \pi_{\theta} πθ：待优化的语言模型。
- π r e f \pi_{\mathrm{ref}} πref：参考模型，通常是初始的监督微调模型。
- β \beta β：控制 KL 散度的超参数，用于平衡奖励最大化与模型偏离程度。
- σ \sigma σ： sigmoid 函数，将输入映射到 (0,1) 之间。
该损失函数鼓励模型生成更受偏好的响应，同时惩罚生成不受偏好的响应。
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优化模型：
DPO 通过梯度下降法优化上述损失函数，更新模型参数 θ \theta θ。 梯度计算如下：
∇ θ L D P O ( π θ ; π r e f ) = − β E ( x , y w , y l ) ∼ D [ σ ( r ^ θ ( x , y l ) − r ^ θ ( x , y w ) ) ( ∇ θ log π ( y w ∣ x ) − ∇ θ log π ( y l ∣ x ) ) ] \nabla_{\theta}\mathcal{L}_{\mathrm{DPO}}(\pi_{\theta};\pi_{\mathrm{ref}}) = -\beta\mathbb{E}_{(x,y_{w},y_{l})\sim\mathcal{D}}\left[\sigma\big(\hat{r}_{\theta}(x,y_{l})-\hat{r}_{\theta}(x,y_{w})\big)\left(\nabla_{\theta}\log\pi(y_{w}\mid x)-\nabla_{\theta}\log\pi(y_{l}\mid x)\right)\right] ∇θLDPO(πθ;πref)=−βE(x,yw,yl)∼D[σ(r^θ(x,yl)−r^θ(x,yw))(∇θlogπ(yw∣x)−∇θlogπ(yl∣x))]
其中， r ^ θ ( x , y ) = β log π θ ( y ∣ x ) π r e f ( y ∣ x ) \hat{r}_{\theta}(x,y) = \beta\log\frac{\pi_{\theta}(y|x)}{\pi_{\mathrm{ref}}(y|x)} r^θ(x,y)=βlogπref(y∣x)πθ(y∣x) 表示隐式奖励模型。
- 当隐式奖励模型对偏好排序错误时，权重 σ ( r ^ θ ( x , y l ) − r ^ θ ( x , y w ) ) \sigma\big(\hat{r}_{\theta}(x,y_{l})-\hat{r}_{\theta}(x,y_{w})\big) σ(r^θ(x,yl)−r^θ(x,yw)) 更大，这意味着模型会更多地关注那些排序错误的样本，从而更有效地纠正错误。
- 梯度更新方向：增加偏好响应的对数概率，同时减少不偏好响应的对数概率。
3. DPO 的优势
- 无需显式奖励建模：DPO 直接从偏好数据中学习，无需训练单独的奖励模型，简化了训练流程。
- 无需强化学习：DPO 使用简单的二元交叉熵损失进行优化，避免了强化学习带来的复杂性和不稳定性。
- 计算效率高：DPO 训练过程更高效，消耗的计算资源更少。
- 性能优越：实验表明，DPO 在控制生成文本的情感、摘要生成和对话生成等任务上，性能优于或至少与现有的 RLHF 方法相当。
4. 实验结果
4.1 情感生成任务
在控制情感生成任务中，DPO 在奖励-KL 散度边界上表现优异，能够在保持低 KL 散度的同时，实现更高的奖励，优于 PPO 等方法。
4.2 摘要生成任务
在 TL;DR 摘要生成任务中，DPO 的胜率（与参考摘要相比）达到 61%，高于 PPO 的 57%。 此外，DPO 对采样温度的鲁棒性更强，而 PPO 的性能在高温下会下降。
4.3 对话生成任务
在 Anthropic HH 对话数据集上，DPO 是唯一一种在计算效率高的前提下，能够超越首选完成度的方法，并且其性能与计算成本更高的 Best of 128 基线相当。
4.4 泛化能力
在将 PPO 和 DPO 策略应用于不同分布（CNN/DailyMail 新闻文章）时，DPO 仍然优于 PPO，表明 DPO 策略具有较好的泛化能力。
4.5 GPT-4 评估与人类评估的一致性
为了验证 GPT-4 评估的可靠性，本文进行了人类研究，发现 GPT-4 的判断与人类判断的一致性较高，表明 GPT-4 是人类评估的合理代理。
5. 讨论与未来方向
- DPO 策略的泛化能力：DPO 策略在不同分布上的表现如何？与从显式奖励函数中学习相比如何？
- 奖励过度优化问题：DPO 中是否存在奖励过度优化问题？图 3 中性能的轻微下降是否是其表现？
- DPO 的可扩展性：DPO 能否扩展到更大规模的模型？
- GPT-4 评估的改进：如何更好地从自动化系统中获取高质量的判断？
- DPO 的其他应用：DPO 的应用范围可以扩展到其他模态的生成模型训练。
6. 总结
DPO 是一种无需强化学习的语言模型偏好优化方法，具有以下优势：
- 简化训练流程：无需显式奖励建模和强化学习。
- 计算效率高：训练过程更高效，消耗资源更少。
- 性能优越：在多个任务上表现优于或至少与现有的 RLHF 方法相当。
DPO 为训练更强大的、对齐的语言模型提供了一种更简单、更高效的方法。