16.5 从两个答复中学习

内容与核心概念

前一页:问答教育实例。
数据可以表明两个答案中哪一个更倾向于:这是一个单独的学习标准,而不是所选择答案的真实性的证据。
每个已知电子都产生以下的投影。 错误会向后移到程序上, 优化器会改变重量, 单个数据会检查结果。 对话框和偏好标记会改变目标 。
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比较返回政策问题的答案
首选数据框包含快速和几个答案:为某些标记过程选择/预测。 DOC 使用当前和参考政策的不同日志和参数以及二元逻辑损失。正差意味着该政策加强了所选择的相对反应多于参考的反应。 F03, F04。
Δ
=
[
log
⁡
π
θ
(
y
+
∣
x
)
−
log
⁡
π
θ
(
y
−
∣
x
)
]
−
[
log
⁡
π
r
e
f
(
y
+
∣
x
)
−
log
⁡
π
r
e
f
(
y
−
∣
x
)
]
,
L
D
P
O
=
−
log
⁡
σ
(
β
Δ
)
.
\Delta=\left[\log\pi_\theta(y^+|x)-\log\pi_\theta(y^-|x)\right]
-\left[\log\pi_{ref}(y^+|x)-\log\pi_{ref}(y^-|x)\right],
\quad L_{DPO}=-\log\sigma(\beta\Delta).
Δ
=
[
lo
g
π
θ
​
(
y
+
∣
x
)
−
lo
g
π
θ
​
(
y
−
∣
x
)
]
−
[
lo
g
π
re
f
​
(
y
+
∣
x
)
−
lo
g
π
re
f
​
(
y
−
∣
x
)
]
,
L
D
PO
​
=
−
lo
g
σ
(
β
Δ
)
.
答案的逻辑概率是同一提示/模板下的 质量符号日志( massed point- probbyies) 。 引用被冻结。 参数 贝塔 缩放偏好; 它不是“ 人类的百分比 ” 。 有奖赏模式和政策接受的RLHF是另一个管道: 无法将整个信号添加到 DPO 公式中 。
模型就是这么显示的
模型显示了四个序列的日志对数、两个内部政策差异和最终差值。政策中稀释的简单概率是不够的:客观估计参考值的相对变化。 Tis、 诊断说明员和位置偏差应该保持观察到的元数据。
适用范围。
偏好并不等于真理,而是可以与用户发生冲突。 相配的数据集并不能很好地覆盖稀有风险,而如果没有明确的奖励模式,就有可能奖励黑客。 脱线的优惠损失即兴活动并不能取代红队、实际评估和监测真正的分配比目鱼。
from math import exp,log
policy_chosen_16e,policy_rejected_16e=-1.2,-2.0
ref_chosen_16e,ref_rejected_16e,beta_16e=-1.0,-1.5,0.5
margin_16e=(policy_chosen_16e-policy_rejected_16e)-(ref_chosen_16e-ref_rejected_16e)
pair_prob_16e=1/(1+exp(-beta_16e*margin_16e)); dpo_loss_16e=-log(pair_prob_16e)
assert abs(margin_16e-0.3)<1e-12 and abs(dpo_loss_16e-0.6209570477895321)<1e-12
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
“合理损失”正在按照观察到的选定/预测标签和冻结的参照合同加以调整。
在大桌之外再加一点,这个问题如何继续存在?
第16章Python实例
学术基础