論文の概要: Reveal the Mystery of DPO: The Connection between DPO and RL Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03095v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 11:41:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:26:58.595644
• Title: Reveal the Mystery of DPO: The Connection between DPO and RL Algorithms
• Title（参考訳）: DPOの謎を解き明かす:DPOとRLアルゴリズムの関連性
• Authors: Xuerui Su, Yue Wang, Jinhua Zhu, Mingyang Yi, Feng Xu, Zhiming Ma, Yuting Liu,
• Abstract要約: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)アルゴリズムが導入された。 これらのアルゴリズムは、トレーニングに明示的な報酬(あるいは値)関数を必要とするかどうかに基づいて、2つの主要なフレームワークに分けることができる。 我々は、DPO、RL、その他のRLHFアルゴリズムに関連する3つの重要な側面に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.399177886166882
• License:
• Abstract: With the rapid development of Large Language Models (LLMs), numerous Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) algorithms have been introduced to improve model safety and alignment with human preferences. These algorithms can be divided into two main frameworks based on whether they require an explicit reward (or value) function for training: actor-critic-based Proximal Policy Optimization (PPO) and alignment-based Direct Preference Optimization (DPO). The mismatch between DPO and PPO, such as DPO's use of a classification loss driven by human-preferred data, has raised confusion about whether DPO should be classified as a Reinforcement Learning (RL) algorithm. To address these ambiguities, we focus on three key aspects related to DPO, RL, and other RLHF algorithms: (1) the construction of the loss function; (2) the target distribution at which the algorithm converges; (3) the impact of key components within the loss function. Specifically, we first establish a unified framework named UDRRA connecting these algorithms based on the construction of their loss functions. Next, we uncover their target policy distributions within this framework. Finally, we investigate the critical components of DPO to understand their impact on the convergence rate. Our work provides a deeper understanding of the relationship between DPO, RL, and other RLHF algorithms, offering new insights for improving existing algorithms.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な発展に伴い、モデルの安全性と人間の好みとの整合性を改善するために、RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)アルゴリズムが多数導入されている。 これらのアルゴリズムは、トレーニングに明示的な報酬(あるいは値)関数を必要とするかどうかに基づいて、2つの主要なフレームワークに分けることができる。 DPOとPPOのミスマッチは、DPOが人間の好ましくないデータによって引き起こされた分類損失を利用しており、DPOが強化学習(RL)アルゴリズムとして分類されるべきかどうかという混乱を引き起こしている。 これらの曖昧性に対処するために、DPO、RL、その他のRLHFアルゴリズムに関連する3つの重要な側面に注目し、(1)損失関数の構成、(2)アルゴリズムが収束するターゲット分布、(3)損失関数内の鍵成分の影響について述べる。 具体的には、まず、損失関数の構成に基づいてこれらのアルゴリズムを接続する統一フレームワーク、UDRRAを確立する。 次に、このフレームワーク内で、対象とするポリシー分布を明らかにします。 最後に,DPOの臨界成分について検討し,収束率への影響について考察する。 我々の研究は、DPO、RL、および他のRLHFアルゴリズムとの関係を深く理解し、既存のアルゴリズムを改善するための新しい洞察を提供する。

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