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在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展過程中，對大語言模型（LLM）的控制與指導(dǎo)始終是核心挑戰(zhàn)之一，旨在確保這些模型既強(qiáng)大又安全地服務(wù)于人類社會。早期的努力集中于通過人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法（RLHF）來管理這些模型，成效顯著，標(biāo)志著向更加人性化 AI 邁出的關(guān)鍵一步。

盡管 RLHF 取得了巨大成功，但是在訓(xùn)練過程中 RLHF 非常消耗資源。因此，近段時(shí)間學(xué)者們在 RLHF 奠定的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)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 通過數(shù)學(xué)推理得到獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)與最優(yōu)策略之間的直接映射，消除了獎(jiǎng)勵(lì)模型的訓(xùn)練過程，直接在偏好數(shù)據(jù)上優(yōu)化策略模型，實(shí)現(xiàn)了從「反饋到策略」的直觀飛躍。這不僅減少了復(fù)雜度，還增強(qiáng)了算法的穩(wěn)健性，迅速成為業(yè)界的新寵。

然而，DPO 主要關(guān)注在逆 KL 散度約束下的策略優(yōu)化。由于逆 KL 散度的 mode-seeking 特性，DPO 在提升對齊性能方面表現(xiàn)出色，但是這一特性也傾向于在生成過程中減少多樣性，可能限制模型的能力。另一方面，盡管 DPO 從句子級的角度控制 KL 散度，模型的生成過程本質(zhì)上是逐個(gè) token 進(jìn)行的。從句子級控制 KL 散度直觀上表明 DPO 在細(xì)粒度控制上存在限制，對 KL 散度的調(diào)節(jié)能力較弱，可能是 DPO 訓(xùn)練過程中 LLM 的生成多樣性迅速下降的關(guān)鍵因素之一。

為此，來自中科院和倫敦大學(xué)學(xué)院的汪軍與張海峰團(tuán)隊(duì)提出了一種從 token-level 角度建模的大模型對齊算法：TDPO。

• 論文標(biāo)題：Token-level Direct Preference Optimization

• 論文地址：https://arxiv.org/abs/2404.11999

• 代碼地址：https://github.com/Vance0124 /Token-level-Direct-Preference-Optimization

為了應(yīng)對模型生成多樣性顯著下降的問題，TDPO 從token-level 的角度重新定義了整個(gè)對齊流程的目標(biāo)函數(shù)，并通過將Bradley-Terry 模型轉(zhuǎn)換為優(yōu)勢函數(shù)的形式，使得整個(gè)對齊流程能最終從Token-level 層面進(jìn)行分析和優(yōu)化。相比于DPO 而言，TDPO 的主要貢獻(xiàn)如下：

• Token-level 的建模方式：TDPO 從Token-level 的角度對問題進(jìn)行了建模，對RLHF 進(jìn)行了更精細(xì)的分析；

• 細(xì)粒度KL 散度約束：在每個(gè)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：相比于DPO 而言，TDPO 能夠?qū)崿F(xiàn)更好的對齊性能和生成多樣性的帕累托前沿。

DPO 與 TDPO 的主要區(qū)別如下圖所示：

^{? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 圖 1：DPO 的對齊優(yōu)化方式。 DPO 從 sentence-level 的角度進(jìn)行建模}

^{圖 2：TDPO 的對齊優(yōu)化方式。 TDPO 從token-level 的角度進(jìn)行建模，并在每個(gè)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(shí)，充當(dāng)了模型對齊的baseline}

下面介紹兩者方法的具體推導(dǎo)過程。

背景：直接偏好優(yōu)化（DPO）

DPO 通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)，得到了獎(jiǎng)勵(lì)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(jiǎng)勵(lì)建模階段：

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

其中是由來自偏好數(shù)據(jù)集 D 的 prompt、獲勝響應(yīng)和失敗響應(yīng)構(gòu)成的偏好對。

TDPO

符號標(biāo)注

為了建模語言模型順序的、自回歸的生成過程，TDPO 將生成回復(fù)表示成?T?個(gè) token 組成的形式 ，其中，表示字母表（詞匯表）。

當(dāng)將文本生成建模為馬爾可夫決策過程時(shí)，狀態(tài) state 定義為 prompt 和到當(dāng)前 step 為止已生成的 token 的組合，表示為，而動作 action 則對應(yīng)于下一個(gè)生成的 token，表示為，token 級獎(jiǎng)勵(lì)定義為。

基于以上提供的定義，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 角度的人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)

TDPO 理論上修改了 RLHF 的獎(jiǎng)勵(lì)建模階段和 RL 微調(diào)階段，將它們擴(kuò)展為了從 token-level 角度考慮的優(yōu)化目標(biāo)。

對于獎(jiǎng)勵(lì)建模階段， TDPO 建立了 Bradley-Terry 模型和優(yōu)勢函數(shù)之間的相關(guān)性：

對于 RL 微調(diào)階段，TDPO 定義了以下目標(biāo)函數(shù)：

推導(dǎo)

從目標(biāo) (4) 出發(fā)，TDPO 在每個(gè) token 上推導(dǎo)了最優(yōu)策略和狀態(tài) - 動作函數(shù)之間的映射關(guān)系：

其中，表示配分函數(shù)。

將方程 (5) 代入方程 (3)，我們得到：

其中，表示策略模型和參考模型表示的隱式獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)差異，表示為

而則表示和的序列級前向 KL 散度差異，按加權(quán)，表示為

基于方程 (8)，TDPO 最大似然損失函數(shù)可以建模為：

考慮到在實(shí)際中，損失傾向于增加，放大和之間的差異，TDPO 提出修改方程 (9) 為：

其中是一個(gè)超參數(shù)，而

這里，表示停止梯度傳播運(yùn)算符。

我們將 TDPO 和 DPO 的損失函數(shù)總結(jié)如下：

由此可見，TDPO 在每個(gè) 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(shí)現(xiàn)了更優(yōu)的帕累托前沿。

實(shí)驗(yàn)設(shè)置

TDPO 在 IMDb，Anthropic/hh-rlhf、MT-Bench 上個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。

IMDb

在 IMDb 數(shù)據(jù)集上，該團(tuán)隊(duì)采用了 GPT-2 作為基模型，然后用 siebert/sentiment-roberta-large-english 作為獎(jiǎng)勵(lì)模型評估策略模型輸出，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖 3 所示。

從圖 3 (a) 中可以看出，TDPO (TDPO1,TDPO2) 能夠達(dá)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(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于 DPO 算法的 KL 散度控制能力。

Anthropic HH

而在 Anthropic/hh-rlhf 數(shù)據(jù)集上，該團(tuán)隊(duì)采用了 Pythia 2.8B 作為基模型，采用兩種方式評估模型生成的好壞：1）使用已有的指標(biāo)；2）使用 GPT-4 評測。

對于第一種評估方式，該團(tuán)隊(duì)評測了不同算法訓(xùn)練的模型在對齊性能 (Accuracy) 和生成多樣性 (Entropy) 上的權(quán)衡，如表 1 所示。

可以看到 TDPO 算法不僅在對齊性能 (Accuracy) 上優(yōu)于 DPO 和 f-DPO，在生成多樣性 (Entropy) 上也占據(jù)優(yōu)勢，在這兩個(gè)大模型生成回復(fù)的關(guān)鍵指標(biāo)上達(dá)到了更好的權(quán)衡。

而對于第二種評估方式，該團(tuán)隊(duì)評測了不同算法訓(xùn)練的模型和人類偏好的吻合度，與數(shù)據(jù)集中的獲勝響應(yīng)作對比，如圖 4 所示。

DPO、TDPO1 和 TDPO2 算法在溫度系數(shù)為 0.75 的情況下均能夠達(dá)到對獲勝響應(yīng)的勝率高于 50%，較好地符合人類偏好。

MT-Bench

在論文中的最后一個(gè)實(shí)驗(yàn)上，該團(tuán)隊(duì)采用了在 Anthropic HH 數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的 Pythia 2.8B 模型直接用于 MT-Bench 數(shù)據(jù)集評測，結(jié)果如圖 5 所示。

在 MT-Bench 上，TDPO 能夠達(dá)到比其他算法更高的獲勝概率，這充分說明了 TDPO 算法訓(xùn)練的模型生成的響應(yīng)的質(zhì)量更高。

此外，有相關(guān)研究對 DPO、TDPO、SimPO 算法進(jìn)行了對比，可參考鏈接：https://www.zhihu.com/question/651021172/answer/3513696851

基于 eurus 提供的 eval 腳本，評測了基模型 qwen-4b、mistral-0.1、deepseek-math-base 基于不同的對齊算法 DPO、TDPO、SimPO 微調(diào)訓(xùn)練得到的性能，以下是實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果：

^{? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 表格 2：DPO,TDPO,SimPO 算法性能對比}

了解更多結(jié)果，請參考原論文。

以上是從RLHF到DPO再到TDPO，大模型對齊算法已經(jīng)是「token-level」的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！