作者認為DPO不能干掉PPO，至少現(xiàn)在還不能。

原標題：DPO vs PPO：深度解讀誰是LLM Alignment的未來
文章來源：智猩猩GenAI
內(nèi)容字數(shù)：4505字

從 PPO 到 DPO 的推導與比較

本文探討了 DPO（Direct Preference Optimization）與 PPO（Proximal Policy Optimization）在大語言模型（LLM）對齊中的應用與比較。DPO 因其簡化的流程與較低的計算成本而受到關注，但它是否能真正取代 PPO 是一個值得深入探討的問題。

1. PPO 的最優(yōu)策略形式

PPO 的最優(yōu)策略在 KL 正則化約束下可以被表示為一個特定形式，其中包含分區(qū)函數(shù)用于歸一化。通過重參數(shù)化，DPO 隱式建模了獎勵函數(shù)，試圖簡化這一過程。

2. DPO 的潛在缺陷

盡管 DPO 在某些學術基準測試中表現(xiàn)出色，但它在實際應用中仍存在若干缺陷：

• Distribution Shift: DPO 假設參考分布能夠準確捕捉偏好數(shù)據(jù)分布，但實際上二者常常存在偏移，可能導致模型在分布外數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)不佳。
• Reward Hacking Risk: DPO 的隱式建?？赡芤l(fā)額外的 reward hacking 問題，尤其在偏好數(shù)據(jù)不足時，可能誤判分布外樣本。
• Lack of Partition Function: DPO 省略了分區(qū)函數(shù)的影響，這一假設在訓練分布稀疏或偏移時可能不成立，導致優(yōu)化目標偏差。

3. 具體實例分析

通過一個披薩店的實例，PPO 像一個嚴謹?shù)呐笥眩瑤椭脩糇龀鼋?jīng)過深思熟慮的選擇，而 DPO 則像一個隨意的朋友，可能會推薦一些不合理的選項，導致用戶后悔。PPO 的歸一化確保了概率分布的合理性，而 DPO 的簡化可能導致過高權(quán)重賦予稀有選項。

總結(jié)

綜上所述，盡管 DPO 具有一定的優(yōu)勢，但在當前的技術背景下，PPO 仍然在許多方面表現(xiàn)得更加穩(wěn)健。因此，DPO 不能完全取代 PPO，尤其是在處理復雜的分布和偏好數(shù)據(jù)時。

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作者簡介：智猩猩旗下公眾號之一，深入關注大模型與AI智能體，及時搜羅生成式AI技術產(chǎn)品。