作者 | hzwer 黄哲威 编辑 | 自动驾驶之心
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/696732944
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.10719v2
这是一篇四月份的新论文，一作单位是清华
这篇主要有三个部分，1. 从理论和实验上看，DPO 可能有本质缺陷 2. 研究了 PPO 提升的几个重要因素 3. 实验证实 PPO 可以在硬核任务上（编程比赛）碾压 DPO 达到新的 SoTA
论文先指出了一个令业界困惑的现状，即大部分的开源的榜单上，DPO 占据了领先的位置，但是众所周知，最好的闭源模型 GPT4 和 Claude，用的都是 PPO 方案。所以这里就自然引出两个问题，即 1. DPO 相对 PPO 真的有优势吗？2. 如何让 PPO 也很能刷榜呢？
DPO 的缺陷
在调教 PPO 的时候，一种常见的现象是语言模型发现了奖励模型的缺陷，而构造出不符合人类偏好，但是却能拿到高奖励的解，即 reward hacking 现象。作者首先指出，虽然 DPO 没有显式的奖励模型，它也会遇到类似的问题。作者的理论指出，PPO 找到的解同样最小化 DPO 目标函数，因此这些 reward hacking 的解也存在于 DPO 的求解空间里。而且，DPO 可能会有过度偏离参考策略的风险。
理论 1：在给定真值奖励 r 和偏好数据集 D 时，PPO 导出的策略是 DPO 导出策略的真子集
直觉理解此时的策略完美的学会了 r，那么从 DPO 的角度看也是最优的
然后作者给了一个在 DPO 的解空间但不在 PPO 解空间的例子，是说 DPO 没有直接拉近当前策略和参考策略，产生了一个符合偏好但是偏离参考策略的解
作者做了一个验证性实验，发现在偏好数据集没有覆盖的数据点上，DPO 可能分配了比参考模型更高的概率，奖励模型也会在这些数据点赋予偏高的奖励，而 PPO 在 KL 约束下，却能优化出一个优秀的解
所以在真实场景下，DPO 会不断冒出在数据分布外的回复，导致无法预期的行为
PS：DPO 也可以做更显式的 KL 约束，效果会怎么样呢？
SafeRLHF 实验
在这个场景下，可以通过减轻分布漂移的方式来提高 DPO 的性能，做法是先通过 SafeSFT 来给 DPO 一个更贴近偏好数据的起点，也可以通过迭代 DPO，即训练 -> 生成新样本 -> 奖励模型标注 -> 训练的方式来提高性能；还可以通过降低偏好数据集中的噪声来提高 DPO 性能，但依然无法胜过 PPO
提高 PPO 效果的关键因素
作者使用的奖励方式是对每个回复奖励一次，而不是稠密奖励
这里涨点的三个技巧是优势函数规范化，大 Batch 训练，以及对参考模型做滑动更新；当 batchsize 太小的时候，PPO 的性能甚至差于 SFT
Benchmark 结果
这一部分大部分就是在说 PPO > Iter DPO > DPO
我最关心的实验结果是编程：
对于解编程题来说，不需要人工标注或者训练奖励模型，因为可以直接测试测例来得到结果，正确的回复给高奖励，错误的回复给低奖励，形成成对数据
而最终结果是 DPO 训炸了，产生的都是无意义的结果，Iter DPO 稍微好点，但都不如 SFT
而 PPO 刷新了 SoTA
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