作者：王小惟Weixun原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1686790674片面的脉络梳理，主要是希望能帮助大家建立一个更全局的视角，因为篇幅有限，仅包含了支撑脉络的工作，同时也没有含括最新的工作，如有遗漏，望各位同仁包涵。总体的思维脑图地址（可能需要翻墙）：raw.githubusercontent.com

数据安全已经成为了我们不可忽视的重要议题。新加坡个人数据保护委员会（PDPC）提醒，2024年9月30日之前，根据新加坡的个人资料保护法（PDPA），每个组织都必须指定至少一名数据保护官（DPO）来确保数据的合规使用。DPO注册相关问题：1、是否必须通过BizFile+注册我组织的DPO？根据法律规定，组织必须

DPO核心是省去显式建模rewordmodel的过程，显式建立奖励与策略之间的函数关系，使用偏好数据直接优化策略（llm）PPO中训练rewordmodel时的损失函数：\(y_w\)代表好数据（win），\(y_l\)代表差数据（lose）DPO建立一个奖励和策略的显式函数关系：\(\pi_r()\)表示需要对齐的llm，\(\pi_ref()\)表

请详述ppo和dpo的区别和优劣AnswerPPO(ProximalPolicyOptimization)和DPO(DirectPreferenceOptimization)是两种用于大型语言模型对齐的算法，它们有以下主要区别和各自的优缺点：主要区别：训练流程：PPO采用多阶段训练：先训练奖励模型，再使用强化学习优化策略。DPO将

 1、前段时间国外某大学反向抄袭国内某团队的大模型闹得沸沸扬扬，国内被抄袭的大模型是MiniCPM，详细资料：https://github.com/OpenBMB/MiniCPM；能被国外同行抄袭，必定有过人之处，粗略看了一下https://github.com/OpenBMB/MiniCPM/blob/main/model/modeling_minicpm.py模型文件，发

阿里通义千问Qwen2大模型开源发布Qwen2系列模型是Qwen1.5系列模型的重大升级。该系列包括了五个不同尺寸的预训练和指令微调模型：Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B。在中文和英文的基础上，Qwen2系列的训练数据中还增加了其他27种语

现在有许多方法可以使大型语言模型（LLM）与人类偏好保持一致。以人类反馈为基础的强化学习（RLHF）是最早的方法之一，并促成了ChatGPT的诞生，但RLHF的成本非常高。与RLHF相比，DPO、IPO和KTO的成本明显更低，因为它们不需要奖励模型。虽然DPO和IPO的成本较低，但它们仍需训练两个不同的模型。首

去年我们梳理过OpenAI，Anthropic和DeepMind出品的经典RLHF论文。今年我们会针对经典RLHF算法存在的不稳定，成本高，效率低等问题讨论一些新的方案。不熟悉RLHF的同学建议先看这里哦解密Prompt7.偏好对齐RLHF-OpenAI·DeepMind·Anthropic对比分析RLHF算法当前存在的一些问题有RL的

1.背景最近本qiang~老看到一些关于大语言模型的DPO、RLHF算法，但都有些云里雾里，因此静下心来收集资料、研读论文，并执行了下开源代码，以便加深印象。此文是本qiang~针对大语言模型的DPO算法的整理，包括原理、流程及部分源码。2.DPOvsRLHF  上图左边是RLHF算法，右边为DPO算

学习参考：链接1  一、为什么要提出DPO在之前，我们已经了解到基于人类反馈的强化学习RLHF分为三个阶段：全监督微调（SFT）、奖励模型（RM）、强化学习（PPO）。但是RLHF面临缺陷：RLHF是一个复杂且经常不稳定的过程，首先拟合反映人类偏好的奖励模型，然后使用强化学习微调大型无监督LM，以最大

大模型RLHF实战大模型RLHF实战RLHF：OpenAI独家绝技RLHF的问题DPO直接偏好优化算法：RLHF的替代算法公式1-4：KL散度下奖励的最大化目标使用DPO微调Llama2RAIHF 大模型RLHF实战RLHF（基于人类反馈的强化学习）分为3个阶段：预训练：为了生成内容，需要一个生成式的预训练语言模

引言在AI领域，适应和理解人类偏好一直是技术发展的重要方向。斯坦福大学研究团队最近提出的Diffusion-DPO方法，旨在将这一理念应用于图像生成模型，特别是在文本到图像的转换领域。Huggingface模型下载:https://huggingface.co/mhdang/AI快站模型免费加速下载:https://aifasthub.com/

参考:https://blog.csdn.net/chacha_/article/details/134527000这个讲的很好.\(\pi_r\)是我们要的解,我们(4)两边取log得到.y1,y2是两个生成的句子,x是prompt.p是y1比y2好的优化函数.r是reward函数.机器学习里面一个变量右上角写\(*\),就表示他的估计.也就是真实的计算.