Значение модели ссылки в оптимизации прямых предпочтений: эмпирическое исследование оптимальных ограничений Кульбака-Лейблера и их необходимость

 How Important is the Reference Model in Direct Preference Optimization DPO? An Empirical Study on Optimal KL-Divergence Constraints and Necessity

Как важна модель ссылки в прямой оптимизации предпочтений (DPO)? Эмпирическое исследование оптимальных ограничений KL-дивергенции и необходимости

Прямая оптимизация предпочтений (DPO) — это передовой метод обучения для настройки больших языковых моделей (LLM). В отличие от традиционной надзорной настройки, которая зависит от одной эталонной ссылки, DPO обучает модели различать качество различных кандидатских результатов. Эта техника критически важна для выравнивания LLM с человеческими предпочтениями и повышения их способности эффективно генерировать желаемые ответы. Путем включения методов обучения с подкреплением DPO позволяет моделям учиться на обратной связи, что делает его ценным подходом в обучении языковых моделей.

Оптимизация предпочтений

Основной проблемой, рассмотренной в этом исследовании, являются ограничения, накладываемые тяжестью на эталонные модели или политики в процессе DPO. Хотя они важны для поддержания стабильности и направления в обучении, эти ссылки могут ограничить потенциальные улучшения производительности LLM. Понимание оптимального использования и силы этих ссылок важно для максимизации эффективности и качества результатов обучения моделей DPO. Исследование исследует баланс между поддержанием сильной эталонной политики и обеспечением достаточной гибкости для улучшения модели за пределами начальных ограничений.

Методы обучения предпочтениям

Текущие методы обучения предпочтениям включают надзорную настройку (SFT), подходы обучения с подкреплением (RL) и методы обучения на основе вознаграждения. SFT полагается на одну эталонную ссылку, в то время как RL и методы обучения на основе вознаграждения, такие как контрастное обучение, обучают модели ранжировать и предпочитать лучшие результаты на основе обратной связи. DPO включает ограничение KL-дивергенции для управления отклонениями от эталонной модели. Это ограничение обеспечивает, что модель не отклоняется слишком сильно от эталона, сбалансировав соблюдение эталона с оптимизацией производительности.

Исследователи из Университета Йель, Шанхайского университета Цзяотун и Института AI Аллена представили всесторонний анализ зависимости DPO от эталонных политик. Они исследовали оптимальную силу ограничения KL-дивергенции и оценили необходимость эталонных политик в надзорной настройке. Исследование включало изменение силы ограничения для определения лучшего баланса, который максимизирует производительность DPO без чрезмерной зависимости от эталонной модели. Цель исследования заключалась в предоставлении понимания запутанной роли эталонных политик и предложении руководства по лучшим практикам для будущих исследований.

Предложенный метод включает детальное исследование различных сил ограничения KL-дивергенции, используемых в DPO. Исследователи провели эксперименты с использованием открытых предварительно обученных LLM, Tulu 2 и Mistral, на бенчмарке AlpacaEval. Они проанализировали производительность на уровне последовательности и токена, чтобы понять, как изменение силы ограничения влияет на точность и стабильность модели. Эксперименты показали, что меньшее ограничение KL-дивергенции в целом улучшало производительность до тех пор, пока оно не стало слишком маленьким, что привело к ухудшению. Кроме того, они изучили необходимость эталонных политик, сравнив DPO с альтернативными целями обучения, демонстрируя превосходство DPO при использовании соответствующей эталонной модели.

Исследование выявило значительные результаты относительно влияния ограничения KL-дивергенции на производительность DPO. Меньшее ограничение обычно приводило к лучшей производительности, с оптимальным значением β около 0,01-0,02. Например, модель, настроенная на Mistral-7b, достигла оценки AlpacaEval2 в 16,25 при β 0,01 по сравнению с исходной оценкой 7,57 без DPO. Анализ показал, что уменьшение силы ограничения улучшило производительность до тех пор, пока оно не стало слишком маленьким, после чего производительность модели ухудшилась. Кроме того, более сильные эталонные модели, такие как Mistral-v0.2 и Llama-3-70b, предоставляли дополнительные преимущества, но только при совместимости с настроенной моделью. Исследование подчеркнуло важность выбора подходящей эталонной политики для достижения оптимальных результатов.

Исследование подчеркивает тонкую роль эталонных политик в DPO. Тщательная калибровка силы ограничения и выбор совместимых эталонных моделей может значительно улучшить производительность LLM. Полученные результаты подчеркивают необходимость дальнейших исследований для изучения взаимосвязи между эталонными политиками и производительностью обучения DPO. Кроме того, исследование призывает к более теоретическим и эмпирическим рекомендациям для лучшего понимания совместимости между обученными и эталонными моделями. В целом, это исследование предоставляет ценные и практические рекомендации для улучшения DPO и развития области настройки языковых моделей.

Проверьте статью и GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему 47 тыс. ML SubReddit

Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь

Статья «Как важна модель ссылки в прямой оптимизации предпочтений (DPO)? Эмпирическое исследование оптимальных ограничений KL-дивергенции и необходимости» впервые появилась на MarkTechPost.

Как важна модель ссылки в прямой оптимизации предпочтений (DPO)? Эмпирическое исследование оптимальных ограничений KL-дивергенции и необходимости

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте How Important is the Reference Model in Direct Preference Optimization DPO? An Empirical Study on Optimal KL-Divergence Constraints and Necessity.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 1

    QwenLong-L1: Новый подход к долгосрочному рассуждению в ИИ

    Введение QwenLong-L1: Новый Подход к Долгосрочному Рассуждению в ИИ Современные достижения в области больших моделей рассуждений (LRMs) продемонстрировали выдающиеся успехи в задачах с коротким контекстом. Однако эти модели сталкиваются с трудностями в сценариях…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 0

    Panda: Инновационная Модель Прогнозирования Нелинейной Динамики

    Практические бизнес-решения на основе модели Panda Модель Panda, разработанная в Университете Техаса в Остине, предлагает новые подходы к прогнозированию хаотических систем. Внедрение этой модели может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить точность прогнозов. Вот…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 976ad3f5 ce78 4bd8 aa05 19f4de5f5730 2

    Дифференцируемые MCMC-слои: Революция в нейронных сетях для комбинаторной оптимизации

    Понимание задачи Нейронные сети отлично обрабатывают сложные данные, но испытывают трудности с задачами дискретного принятия решений, такими как маршрутизация транспортных средств или планирование. Эти задачи часто включают строгие ограничения и требуют больших вычислительных…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 3

    Модели динамического вознаграждения: улучшение суждений и согласованности LLM

    Практические бизнес-решения на основе улучшения рассуждений в больших языковых моделях Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) открывают новые возможности для бизнес-трансформации. Использование Моделей Награждения Рассуждений (RRMs) может значительно улучшить процессы…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    Создание синтетических данных с помощью Synthetic Data Vault: пошаговое руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием синтетических данных Синтетические данные могут значительно улучшить бизнес-процессы, позволяя компаниям обучать модели машинного обучения без риска нарушения конфиденциальности. Это решение помогает сократить затраты на обработку данных и…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 0

    Запуск NVIDIA Llama Nemotron Nano 4B: Эффективная модель ИИ для Edge Computing

    Введение NVIDIA представила Llama Nemotron Nano 4B — инновационную модель для AI на краю, которая может значительно улучшить бизнес-процессы. Давайте рассмотрим, как это может помочь вашему бизнесу и реальной жизни. Практические бизнес-решения Использование…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 3

    NVIDIA AceReason-Nemotron: Прорыв в математическом и кодовом рассуждении с помощью обучения с подкреплением

    «`html Введение Использование искусственного интеллекта может существенно изменить бизнес-процессы, улучшить взаимодействие с клиентами и повысить общую эффективность. Практические бизнес-решения Автоматизация процессов: Найдите области, где искусственный интеллект может автоматизировать рутинные задачи, освобождая сотрудников для…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    NLWeb: Упрощение интеграции ИИ-интерфейсов на веб-сайтах

    Практические бизнес-решения на основе NLWeb NLWeb от Microsoft предоставляет возможность интеграции искусственного интеллекта в веб-сайты, что может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и оптимизировать бизнес-процессы. Как это улучшает бизнес и реальную жизнь Использование…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 2

    GRIT: Новый подход к обучению мультимодальных языковых моделей

    Понимание проблемы Разработка многомодальных больших языковых моделей (MLLM) направлена на объединение понимания визуального контента и обработки языка. Однако многие из этих моделей сталкиваются с трудностями при эффективном рассуждении о изображениях. Это может привести…

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 2

    Создание настраиваемого многофункционального AI-агента с LangGraph и Claude

    Создание пользовательского многофункционального AI-агента: практическое руководство 1. Настройка окружения Автоматизация установки необходимых Python-пакетов упрощает процесс настройки и создает удобную среду для работы. Рекомендации по реализации: Определите необходимые пакеты для установки. Используйте скрипт для…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 783785eb 8fa3 46e6 bc84 19f52afaa824 3

    Оптимизация ассемблерного кода с помощью ИИ: превосходство обучения с подкреплением над традиционными компиляторами

    Оптимизация кода сборки с помощью больших языковых моделей (LLMs) Введение С увеличением спроса на эффективные методы программирования оптимизация кода сборки становится ключевой задачей. Традиционные компиляторы долгое время были основным решением, однако недавние инновации…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 3

    Современные многоагентные рабочие процессы с Microsoft AutoGen

    Введение Использование Microsoft AutoGen для создания многоагентных рабочих процессов может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет интегрировать специализированных помощников для повышения эффективности и качества работы. Преимущества внедрения Автоматизация взаимодействия между агентами улучшает скорость и…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Групповое Мышление: Новая Эффективность Сотрудничества AI

    Повышение Эффективности Бизнеса с Помощью Group Think Введение в Group Think В современном мире искусственного интеллекта сотрудничество языковых моделей (LLMs) открывает новые горизонты. Концепция Group Think позволяет этим моделям эффективно работать вместе, увеличивая…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 0

    Оценка ИИ-ассистентов для сложных голосовых рабочих процессов в предприятиях

    Практические бизнес-решения Бизнесы могут использовать технологии ИИ для трансформации своих операций. Вот несколько практических шагов, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, где…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 1

    Thinkless: Новая Эффективная Платформа для Языковых Моделей

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Искусственный интеллект может значительно улучшить ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических шагов, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности для автоматизации Ищите процессы, которые могут быть автоматизированы. Сосредоточьтесь на взаимодействиях…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 1

    MMLONGBENCH: Новый стандарт для оценки моделей с длинным контекстом

    MMLONGBENCH: Новый стандарт для моделей зрения и языка с длинным контекстом Понимание моделей зрения и языка с длинным контекстом Современные достижения в моделировании длинного контекста значительно улучшили производительность больших языковых моделей и моделей…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 0

    Магнитный интерфейс AI: Совместная автоматизация веб-задач от Microsoft

    Введение Современные веб-технологии изменили наше взаимодействие с цифровыми платформами. Автоматизация рутинных задач с помощью ИИ может значительно повысить эффективность работы. Однако важно, чтобы ИИ работал в сотрудничестве с пользователями, а не заменял их.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    Улучшение логического мышления в бизнес-приложениях ИИ

    Улучшение Размышлений в AI Моделях для Бизнес Приложений Понимание Больших Моделей Размышлений Большие Модели Размышлений (БМР), такие как o1 и o3 от OpenAI, DeepSeek-R1, Grok 3.5 и Gemini 2.5 Pro, демонстрируют впечатляющие способности…