详细内容或原文请订阅后点击阅览
LLM 的 DPO 与 PPO：主要差异和用例
企业级 AMD MI355X 指南，涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能LLM 的 DPO 与 PPO：对齐的实用指南
像 ChatGPT、Gemini 和 Qwen 这样的大型语言模型 (LLM) 是强大的生成引擎，但它们需要仔细调整才能可靠地遵循人类意图。两种突出的训练后技术脱颖而出：近端策略优化（PPO）和直接偏好优化（DPO）。两者都源于强化学习研究，并经过改进以解决调整语言模型的独特挑战。本指南是为 Clarifai 用户和人工智能从业者编写的，探讨了这些方法的工作原理、何时选择其中一种方法以及 Clarifai 的平台如何帮助您有效实施这些方法。
快速摘要：DPO 和 PPO 有什么区别？
问题
回答
什么是 PPO？
PPO 是一种强化学习算法，它通过最大化单独奖励模型预测的奖励来优化语言模型。它使用截断的代理损失和小批量更新，这确保了稳定的学习，但需要训练奖励模型和仔细的超参数调整。
什么是 DPO？
DPO 完全消除了奖励模型。它不是最大化显式奖励，而是使用类似分类的损失直接调整模型参数，以增加首选响应相对于不首选响应的概率。这使得 DPO 更简单、更稳定且资源占用更少。
哪个更好？
这取决于任务和资源。 PPO 可以在代码生成等复杂任务上实现最先进的性能，而 DPO 擅长根据人类偏好有效地调整模型，尤其是对话或摘要任务。
Clarifai 可以提供什么帮助？
Clarifai 的混合云平台提供计算编排、模型推理和本地运行程序，可以轻松使用 PPO 或 DPO 微调模型。其控制平面可让您跨无服务器或专用环境管理部署。