RS-DPO: A Hybrid Rejection Sampling and Direct Preference Optimization Method for Alignment of LLMs

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本文提出RS-DPO,一种结合拒绝采样和直接偏好优化的方法,用于大型语言模型的对齐。RS-DPO解决了RLHF中PPO的不稳定性及计算成本问题,通过合成偏好对有效地微调LLM,提高与用户意图一致性,且对奖励模型质量不敏感。

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本文是LLM系列文章,针对《RS-DPO: A Hybrid Rejection Sampling and Direct Preference
Optimization Method for Alignment of Large Language Models》的翻译。

RS-DPO:一种用于大型语言模型比对的混合拒绝抽样和直接偏好优化方法

摘要

来自人类反馈的强化学习(RLHF)已被广泛用于使大型语言模型与用户意图相一致。然而,基于近端策略优化(PPO)的RLHF偶尔是不稳定的,需要进行显著的超参数微调,并且在对齐期间最大化估计的回报在计算上是昂贵的。最近,直接偏好优化(DPO)被提出来解决这些挑战。然而,DPO通常依赖于人类注释器和替代LLM生成的对比响应,而不是策略模型,这限制了RLHF的有效性。在本文中,我们通过系统地结合拒绝采样(RS)和DPO来解决这两个挑战。我们提出的方法,RS-DPO,始于监督微调策略模型(SFT)的开发。每个提示的k个响应的变化集合直接从SFT模型中采样。RS-DPO根据对比样本的奖励分布来识别对比样本对。最后,我们将DPO与对比样本相结合,使模型与人类偏好相一致。我们的实验表明,我们提出的方法在有限的资源环境下有效地微调LLM,从而提高了与用户意图的一致性。此外,它优于现有的方法,包括RS、PPO和DPO。

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<think>好的,我现在需要帮用户解决如何下载TARS-7B-DPO模型或工具的问题。首先,用户提到参考了引用[1]和[2],里面提供了Hugging Face的链接。我需要确认这些链接是否有效,并且是否直接指向用户需要的模型。 接下来,用户可能对Hugging Face平台不太熟悉,所以步骤需要详细。第一步应该是访问Hugging Face的官方页面,这里需要给出正确的URL,比如引用[1]中的链接是否正确。根据引用[1]和[2],正确的模型链接应该是https://huggingface.co/bytedance-research/UI-TARS-7B-DPO,所以需要检查这个链接是否存在。 然后,用户可能需要安装Git LFS,特别是如果他们打算通过git克隆来下载大文件。这一步需要提醒用户安装Git LFS,并初始化,否则下载可能会不完整。 另外,用户可能有两种下载方式:使用git clone或者直接从网页下载。需要分别说明这两种方法的步骤,确保用户可以根据自己的情况选择合适的方式。比如,git clone适合开发者或者熟悉命令行的人,而网页下载则更适合普通用户。 还要注意,模型文件可能很大,特别是72B的版本,所以需要提醒用户确保有足够的存储空间和稳定的网络。同时,可能需要提到硬件要求,比如是否有GPU支持,但引用中并没有提到具体硬件配置,所以可能不需要深入,但可以建议参考官方文档。 用户可能遇到的问题包括下载速度慢、存储空间不足、或者权限问题。虽然这些问题可能不在当前回答范围内,但可以建议用户检查网络连接和存储空间,或者查看Hugging Face的文档获取帮助。 最后,需要确认是否需要其他工具或依赖项,比如引用[3]提到的tc_pack相关的序列化工具,但根据问题描述,用户主要需要模型下载,所以可能不需要涉及源码部分。不过,如果用户需要工具,可能需要引导他们到相应的源码仓库,比如GitHub上的tars项目,但当前引用中没有提供链接,所以可能需要忽略这部分,或者建议用户查阅官方资源。 总结回答的步骤应该是:访问Hugging Face页面,选择模型,安装Git LFS,选择下载方式,验证下载,并注意硬件要求。同时提供相关引用,确保用户知道信息来自哪里。</think>### 如何下载 TARS-7B-DPO 模型/工具 #### 1. 访问官方 Hugging Face 页面 TARS-7B-DPO 模型由字节跳动研究团队发布在 Hugging Face 平台,官方链接如下: - **TARS-7B-DPO 模型页面**:https://huggingface.co/bytedance-research/UI-TARS-7B-DPO [^1][^2] #### 2. 安装依赖工具(若需命令行下载) 若需通过 `git` 下载模型文件,需提前安装 **Git LFS**(大文件存储支持): ```bash # 安装 Git LFS(Linux/macOS) git lfs install ``` Windows 用户可从 [Git LFS 官网](https://git-lfs.com/)下载安装包。 #### 3. 下载模型文件 提供两种下载方式: - **方式一:通过 `git clone`(推荐)** ```bash git clone https://huggingface.co/bytedance-research/UI-TARS-7B-DPO ``` 此命令会自动下载模型权重及配置文件。 - **方式二:网页直接下载** 1. 打开模型页面:https://huggingface.co/bytedance-research/UI-TARS-7B-DPO 2. 点击页面中 "Files and versions" 标签 3. 手动下载 `pytorch_model.bin`、`config.json` 等必要文件 #### 4. 验证下载 下载完成后,检查文件完整性: - 确认包含 `pytorch_model.bin`(模型权重) - 确认包含 `config.json`(模型配置) - 若使用 `git clone`,确保 Git LFS 已正确拉取大文件。 #### 5. 硬件要求 - 模型大小:7B 版本约需 14GB 显存(FP16 精度) - 建议使用支持 CUDA 的 GPU 运行。
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