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在人工智慧領域的發(fā)展過程中，對大語言模型（LLM）的控制與指導始終是核心挑戰(zhàn)之一，旨在確保這些模型既強大又安全地服務人類社會。早期的努力集中在透過人類回饋的強化學習方法（RLHF）來管理這些模型，成效顯著，標誌著向更人性化 AI 邁出的關鍵一步。

儘管 RLHF 取得了巨大成功，但在訓練過程中 RLHF 非常消耗資源。因此，近段時間學者們在 RLHF 奠定的堅實基礎上，繼續(xù)探索更為簡單且高效的策略優(yōu)化路徑，催生了直接偏好優(yōu)化（DPO）的誕生。 DPO 透過數(shù)學推理得到獎勵函數(shù)與最優(yōu)策略之間的直接映射，消除了獎勵模型的訓練過程，直接在偏好資料上優(yōu)化策略模型，實現(xiàn)了從「回饋到策略」的直觀飛躍。這不僅減少了複雜度，也增強了演算法的穩(wěn)健性，迅速成為業(yè)界的新寵。

然而，DPO 主要關注在逆 KL 散度約束下的策略最佳化。由於逆 KL 散度的 mode-seeking 特性，DPO 在提升對齊性能方面表現(xiàn)出色，但這一特性也傾向於在生成過程中減少多樣性，可能限制模型的能力。另一方面，儘管 DPO 從句子級的角度控制 KL 散度，模型的生成過程本質上是逐個 token 進行的。從句子層級控制 KL 散度直觀上顯示 DPO 在細粒度控制上有限制，對 KL 散度的調節(jié)能力較弱，可能是 DPO 訓練過程中 LLM 的生成多樣性迅速下降的關鍵因素之一。

為此，來自中科院和倫敦大學學院的汪軍與張海峰團隊提出了一種從 token-level 角度建模的大模型對齊演算法：TDPO。

• 論文標題：Token-level Direct Preference Optimization

• 論文地址：https://arxiv.org/abs/2404.1199999303000707070703030g？ /Token-level-Direct-Preference-Optimization

• 為了應對模型產生多樣性顯著下降的問題，TDPO 從token-level 的角度重新定義了整個對齊流程的目標函數(shù)，並透過將Bradley-Terry 模型轉換為優(yōu)勢函數(shù)的形式，使得整個對齊流程能最終從Token-level 層級進行分析與最佳化。相較於DPO 而言，TDPO 的主要貢獻如下：

Token-level 的建模方式：TDPO 從Token-level 的角度對問題進行了建模，對RLHF 進行了更精細的分析；

• 細粒度KL 散度約束：在每個token 處從理論上引入了前向KL 散度約束，使方法能夠更好地約束模型優(yōu)化；

• 性能優(yōu)勢明顯：相比於DPO 而言，TDPO 能夠實現(xiàn)更好的對齊性能和生成多樣性的帕累托前沿。

• DPO 與 TDPO 的主要差異如下圖所示：

? ? ?? ??DPO 從 sentence-level 的角度進行建模

圖 2：TDPO 的對齊最佳化方式。 TDPO 從token-level 的角度進行建模，並在每個token 處引入了額外的前向KL 散度約束，如圖中紅色部分所示，控制模型偏移程度的同時，充當了模型對齊的baseline

^{下面介紹兩者方法的具體推導過程。}

背景：直接偏好優(yōu)化（DPO）

DPO 透過數(shù)學推導，得到了獎勵函數(shù)與最優(yōu)策略之間的直接映射，消除了RLHF 過程中的獎勵建模階段：

將公式(1) 代入Bradley-Terry (BT) 偏好模型中，得到直接策略最佳化（DPO）損失函數(shù):

其中是由來自偏好資料集 D 的 prompt、獲勝回應和失敗回應所構成的偏好對。

TDPO

符號標註

為了建模語言模型順序的、自回歸的產生過程，TDPO 將產生回應表示成?T?5 （詞彙表）。 當將文本生成建模為馬可夫決策過程時??，狀態(tài)state 定義為prompt 和到當前step 為止已生成的token 的組合，表示為，而動作action 則對應於下一個生成的token，表示為

，token 級獎勵定義為

。 基於上述提供的定義，TDPO 為策略建立了狀態(tài) - 動作函數(shù)

、狀態(tài)值函數(shù)

和優(yōu)勢函數(shù)：

其中，表示折扣因子。

Token-level 角度的人類回饋強化學習

TDPO 理論上修改了 RLHF 的獎勵建模階段和 RL 微調階段，將它們擴展為了從 token-level 角度考慮的最佳化目標。

對於獎勵建模階段， TDPO 建立了Bradley-Terry 模型和優(yōu)勢函數(shù)之間的相關性：

對於RL 微調階段，TDPO 定義了以下目標函數(shù)：

推導

從目標(4) 出發(fā)，TDPO 在每個token 上推導了最優(yōu)策略

和狀態(tài)- 動作函數(shù)之間的映射關係：

其中，表示配分函數(shù)。

將方程式(5) 代入方程式(3)，我們得到：

其中，表示策略模型和參考模型表示的隱式獎勵函數(shù)差異，表示為

表示和的序列級前向KL 散度差異，按加權，表示為

基於方程式(8)，TDPO 最大似然損失函數(shù)可以建模為：

實際中，損失傾向於增加，放大和之間的差異，TDPO 提出修改方程式(9) 為：

其中是一個超參數(shù)，而

其中

是一個超參數(shù)，而

其中

是一個超參數(shù)，而

其中

是一個超參數(shù)，而

其中

是一個超參數(shù)，而

其中??是一個超參數(shù)，而????????其中??是一個超參數(shù)，而??停止梯度傳播運算子。 ????我們將TDPO 和DPO 的損失函數(shù)總結如下：??????????由此可見，TDPO 在每個token 處引入了這種前向KL 散度控制，使得在優(yōu)化過程中能夠更好地控制KL的變化，而不影響對齊性能，從而實現(xiàn)了更優(yōu)的帕累托前緣。 ??????實驗設定??????TDPO 在 IMDb，Anthropic/hh-rlhf、MT-Bench 上個資料集上進行了實驗。 ??????IMDb????

在 IMDb 資料集上，該團隊採用了 GPT-2 作為基底模型，然後以 siebert/sentiment-roberta-large-english 作為獎勵模型評估策略模型輸出，實驗結果如圖 3 所示。

從圖3 (a) 可以看出，TDPO (TDPO1,TDPO2) 能夠達到比DPO 更好的reward-KL 的帕累托前沿，而從圖3 (b)-(d) 則可以看出，TDPO 在KL 散度控制方面表現(xiàn)極為出色，遠優(yōu)於DPO 演算法的KL 散度控制能力。

Anthropic HH

而在Anthropic/hh-rlhf 資料集上，該團隊採用了Pythia 2.8B 作為基底模型，採用兩種方式評估模型產生的好壞：1）使用現(xiàn)有的指標；2222222 ）使用GPT-4 評測。

對於第一種評估方式，該團隊評估了不同演算法訓練的模型在對齊性能 (Accuracy) 和生成多樣性 (Entropy) 上的權衡，如表 1 所示。

可以看到TDPO 演算法不僅在對齊效能(Accuracy) 上優(yōu)於DPO 和f-DPO，在產生多樣性(Entropy) 上也佔據優(yōu)勢，在這兩個大模型產生回應的關鍵指標上達到了更好的權衡。

而對於第二種評估方式，該團隊評測了不同演算法訓練的模型和人類偏好的吻合度，與資料集中的獲勝響應作對比，如圖 4 所示。

DPO、TDPO1 和 TDPO2 演算法在溫度係數(shù)為 0.75 的情況下均能夠達到對獲勝響應的勝率高於 50%，較好地符合人類偏好。

MT-Bench

在論文中的最後一個實驗上，該團隊採用了在Anthropic HH 資料集上訓練好的Pythia 2.8B 模型直接用於MT-Bench 資料集評測，結果如圖5 所測試示。

在 MT-Bench 上，TDPO 能夠達到比其他演算法更高的獲勝機率，這充分說明了 TDPO 演算法訓練的模型產生的反應的品質更高。

此外，有相關研究對DPO、TDPO、SimPO 演算法進行了對比，可參考連結：https://www.zhihu.com/question/651021172/answer/3513696851

基於eurus 提供的eval 腳本，測了基底模型qwen-4b、mistral-0.1、deepseek-math-base 是基於不同的對齊演算法DPO、TDPO、SimPO 微調訓練所得到的效能，以下是實驗的實驗結果：

2：DPO, TDPO,SimPO 演算法效能比較

^{了解更多結果，請參考原論文。}

以上是從RLHF到DPO再到TDPO，大模型對齊演算法已經是「token-level」的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！