2025/05/14 10:30:30 2,390´Îä¯ÀÀ

ÐÂÖÇÔª±¨µÀ

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¡¾ÐÂÖÇÔªµ¼¶Á¡¿»ªÈËѧÕß¼ÓÈëµÄÒ»ÏîÑо¿£¬ÖØÐÂÈ·Á¢ÁËÇ¿»¯Ñ§Ï°ÔÚLLM΢µ÷µÄ¼ÛÖµ£¬Éî¶È½âÊÍÁËAIѵÁ·¡¸Á½½×¶ÎÇ¿»¯Ñ§Ï°¡¹µÄÔ­Òò¡£Ä³ÖÖÒâÒåÉÏ£¬ËûÃǵÄÂÛÎÄ˵Ã÷RL΢µ÷¾ÍÊÇͳ¼Æ¡£

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¾ßÌå¶øÑÔ£¬Ä¿½ñÖ÷Á÷µÄÁ½½×¶ÎÒªÁìÐèҪѵÁ·½±ÀøÄ£ÐÍ£¨reward model£¬RM£©ÎªÏÂÓÎÇ¿»¯Ñ§Ï°£¨reinforcement learning£¬RL£©ÌṩÔÚÏß·´Ïì £»¶ø²»ÊÇÖ±½Óͨ¹ýÀëÏß×î´óËÆÈ»Ô¤¼Æ£¬¶ÔÕ½ÂÔ²ÎÊý½øÐÐÓÅ»¯¡£

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ÂÛÎÄÁ´½Ó£ºhttps://arxiv.org/abs/2503.01067

Ϊ½âÊÍÕâһì¶Ü£¬Ñо¿ÈËԱͨ¹ýÀíÂÛÓëʵ֤µÄË«ÖØÊӽǣ¬ÏµÍ³¼ìÑéÁ˹ØÓÚRLÔÚFTÖмÛÖµµÄÈô¸É¼Ù˵¡£

ÔÚËùÓÐÑо¿ÈËÔ±¿¼²ìµÄ¼Ù˵ÖУ¬×î¾ß½âÊÍÁ¦µÄ·¢Ã÷ÊÇ£ºµ±ÈÎÎñ±£´æ ¡¸Éú³É-ÑéÖ¤¡¹²î±ð£¨ generation-verification gap£© ʱ£¬ ÔÚÏß΢µ÷ ÌåÏÖ ¸üºÃ £¬ÊÇÒòΪ½áºÏÁËÒÔÏÂÁ½¸öÒòËØ£º

1. ÑéÖ¤Æ÷¸üÒ×ѧϰ£º´ÓÆ«ºÃÊý¾ÝÖÐѧϰÏà¶Ô¼òµ¥µÄRM£¨ÑéÖ¤Æ÷£©¸üΪÈÝÒ×

2. Õ½ÂÔ¿Õ¼ä¹ýÂË£ºÏÂÓÎRLÀú³Ì£¬¿ÉÒÔ°ÑËÑË÷¿Õ¼äÏÞÖÆÔÚ¶ÔÑéÖ¤Æ÷À´Ëµ×îÓŵÄÕ½ÂÔ£¨¼´Éú³ÉÆ÷£©ÉÏ

ÕýÊÇÕâÖÖ»úÖÆ´øÀ´ÁËÔÚÏß΢µ÷µÄÓÅÔ½ÐÔÄÜ¡£

ͼ1£ºÔÚÏß΢µ÷ÓÅÔ½ÐÔÄܵĽâÊÍ

LLM΢µ÷£ºÇ¿»¯Ñ§Ï°ÖØÒªÂð£¿

ÔÚѧÊõ½ç¡¢¹¤Òµ½çºÍ¿ªÔ´ÉçÇøµÄ±ÈÕÕÑо¿ÖУ¬ÓÐÒ»ÖÖÖØ¸´·ºÆðµÄÏÖÏó£ºÏà¶ÔÅÓ´óµÄ Ë«½×¶ÎÔÚÏß Î¢µ÷ ÒªÁ죬 ÆÕ±é ÓÅÓÚ ¸ü¼òµ¥¡¢´¿ ÀëÏß µÄ¼Æ»®¡£

¸ü¹ãÒåµØËµ£¬½»»¥Ê½¼à¶½Î¢µ÷£¨supervised fine-tuning£¬SFT£©£¬Ò²ÒѾ­±»Ö¤Ã÷ÓÅÓڹŰåµÄ¡¸next-token prediction¡¹ÑµÁ··½·¨¡£

ÖµµÃ×¢ÒâµÄÊÇ£¬Ä¿½ñ×îÏȽøµÄÅÓ´óÍÆÀíÄ£ÐÍ£¨ÈçOpenAIµÄo1ºÍDeepSeekµÄr1£© ÒÀÈ»½ÓÄÉÔÚÏßÇ¿»¯Ñ§Ï°ÑµÁ·£¬¶ø·ÇÀëÏß×î´óËÆÈ»Ô¤¼Æ ¡£

ÕâЩÏÖÏóÒý³öÁËÒ»¸ö¸ùÌìÐÔÎÊÌ⡪¡ª

Èç¹ûÖ»ÊÇÏë ×î´ó»¯ËÆÈ»º¯Êý£¬ÄÇô½ÓÄÉ Ë«½×¶Î¡¢½»»¥Ê½ µÄ΢µ÷Á÷³Ì¾¿¾¹ ÓÐʲô¼ÛÖµ £¿

ºóѵÁ·µÄÀíÂÛÄÑÌâ

Ö®ËùÒÔÄÑÒԶԴ˸ø³öÁîÈËÂúÒâµÄ»Ø¸²£¬²¿·ÖÔ­ÒòÔÚÓÚ£¬¹Å°åÇ¿»¯Ñ§Ï°µÄÔÚÏßѵÁ·ÀíÂÛ£¬ÄÑÒÔÖ±½ÓÇ¨ÒÆÖÁ»ù´¡Ä£Ð͵ĺóѵÁ·³¡¾°¡£

һЩ·´Ö±¾õµÄ·¢Ã÷ËÆºõÌåÏÖ£ºÄ¿½ñÖ÷Á÷µÄ½»»¥Ê½ÑµÁ··¶Ê½£¬¿ÉÄÜÖ»ÊÇÌõ¡¸¶Æ½ð¡¹¶ø·Ç¡¸Õæ½ð¡¹µÄ¼¼Êõ·¾¶¡£

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ͬʱҲָ³öÀàËÆµÄÆÊÎö¿ÉÒÔÓ¦ÓÃÓÚ ¼à¶½Î¢µ÷£¨SFT£© ºÍ»ùÓÚ ÑéÖ¤Æ÷ µÄ Ç¿»¯Ñ§Ï° ³¡¾°¡£

ËûÃÇµÄ Ö÷ҪТ¾´ °üÀ¨ÒÔÏÂÈýµã£º

1. µÈ¼ÛÐÔÖ¤Ã÷

ÔÚÀíÏ뻯¼ÙÉèÏ£¬ÔÚÏߺÍÀëÏßµÄPFT¼¼ÊõÓ¦µ±Äܱ¬·¢ÖÊÁ¿Ï൱µÄÕ½ÂÔ¡£

2. ×èµ²ÏÈǰ¼ÙÉèµÄÖ¤¾Ý

ÌØ±ðµØ£¬ËûÃÇÌá³öÖ¤¾Ý×èµ²¶àÖÖÒÑÓеĽâÊÍ¡£

3. ±¸Ôñ¼ÙÉèµÄÖ¤¾Ý

ËûÃÇÌá³ö²¢ÑéÖ¤ÁËÒ»¸öеļÙÉ裬ÓÃÓÚ½âÊͱ£´æ¡¸Éú³É-ÑéÖ¤¡¹²î±ðµÄÎÊÌâÖУ¬ Ç¿»¯Ñ§Ï° µÄ×÷Óá£

Á½½×¶Î½»»¥Ê½Î¢µ÷µÄ¼ÛÖµ¼ÙÉè £ºÁ½½×¶Î½»»¥Ê½Î¢µ÷½«´ý̽Ë÷µÄÕ½ÂԿռ䣬Ëõ¼õÖÁ½öÊÊÓÃÓÚÏà¶Ô¼òµ¥µÄÑéÖ¤Æ÷×îÓÅÕ½ÂÔÜöÝÍ¡£

ÓÃͳ¼ÆÑ§Ï°µÄÊõÓïÀ´Ëµ£¬Õâ¸ö¼ÙÉèÒâζ×Å£¬ Ç¿»¯Ñ§Ï° ÔÚ΢µ÷ÖеÄÕæÕý¼ÛÖµÔÚÓÚ£ºËüÊÇĿǰÒÑÖªµÄ ×î±ãµ±µÄ¡¸Êʵ±Ñ§Ï°¡¹ £¨proper learning£©ÒªÁì¡£

Ïà±È֮ϣ¬ÀëÏßÒªÁìÊôÓÚ¡¸²»µ±Ñ§Ï°¡¹£¨improper learning£©¡£

ÔÚ¼ìÑéµÄËùÓмÙÉèÖУ¬ ×èµ²ÕâÒ»¼ÙÉèµÄÖ¤¾Ý×îÉÙ ¡£

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ͳһ½Ç¶ÈϵÄRL΢µ÷

Õⲿ·Ö½«´ÓËÆÈ»º¯ÊýµÄ½Ç¶È£¬Í³Ò»²î±ðµÄÆ«ºÃ΢µ÷ÒªÁì¡£

ͳһµÄ½±ÀøÄ£ÐÍ

ÏÂÎÄÓà ¦° ÌåÏÖÕ½ÂÔÜöÝÍ£¬Óà R ÌåÏÖ½±ÀøÄ£ÐÍÜöÝÍ£¬ÆäÖÐÿ¸ö½±ÀøÄ£ÐÍ r¡ÊR ¶¼ÊÇ´ÓÍêÕû¹ì¼£ÜöÝÍÓ³É䵽ʵÊýµÄº¯Êý

ÔÚʵ¼ÊÓ¦ÓÃÖУ¬Í¨³£ Õ½ÂÔÄ£Ðͺͽ±ÀøÄ£ÐÍʹÓÃÏàͬµÄÍøÂç¼Ü¹¹ £¬²¢ÇÒÍùÍù´ÓÏàͬµÄ³õÊ¼È¨ÖØ£¨checkpoint£©ºÍÊý¾Ý¼¯³ö·¢½øÐÐѵÁ·¡£

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µ«Õ½ÂÔÓë½±ÀøÄ£Ð͵ÄÁªÏµ²»Ö¹ÓÚ ¹²ÏíÄ£Ðͼܹ¹ ¡£

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Óɴ˿ɵãº

ÕâÀཱ ÀøÄ£ÐͺÍÕ½ÂÔ ÜöÝÍÖ®¼ä±£´æ Ò»Ò»¶ÔÓ¦ ¹ØÏµ¡£

ͳһµÄ΢µ÷Ä¿±êº¯Êý

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Õâ¸öÄ¿±êº¯Êý°üÀ¨Á½¸ö²¿·Ö£ºµÚÒ»ÏîÊÇ ÕýÏòKLÉ¢¶È £¬µÚ¶þÏîÄ¿ÊÇ ·´ÏòKLÉ¢¶È¡£

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Ò²¾ÍÊÇ˵£¬ìØÔ½´ó£¬Õ½ÂÔÔ½¡¸ÊèÉ¢¡¹»ò¡¸Ì½Ë÷ÐÔÇ¿¡¹£¬ÕâÔÚÓÅ»¯ÖÐÆðµ½ÓëKLÕýÔòÀàËÆµÄ×÷Óá£

ÎÞÂÛÊÇÔÚÏßÕÕ¾ÉÀëÏߵį«ºÃ΢µ÷ÒªÁ죨PFT£©£¬¶¼¿ÉÒÔ¿´×÷ÊÇÔÚÓÅ»¯Õâ¸öͳһµÄÄ¿±êº¯Êý£¬Ö»²»¹ýʹÓõÄÊֶκÍ·¾¶½ØÈ»²î±ð ¡£

ͳһĿ±êº¯ÊýµÄÆÕÊÊÐÔ

ÖµµÃ×¢ÒâµÄÊÇ£¬Õâ¸öÄ¿±êº¯Êý²¢ ²»¾ÖÏÞÓÚÆ«ºÃ΢µ÷  £»

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Ò²¾ÍÊÇ˵£¬ÕâÊÇÒ»¸ö¹ãÒåµÄ¡¢ÊÊÓÃÓÚ¶àÖÖ΢µ÷·½·¨µÄͳһ¿ò¼Ü¡£

¼«´óËÆÈ»=×îС»¯ÕýÏòKLÉ¢¶È

×î´óËÆÈ»Ô¤¼Æ£¨maximum likelihood estimation£¬MLE£©µÈ¼ÛÓÚ×îС»¯´Ó¾­ÑéÊý¾ÝÂþÑܵ½Ä£ÐÍÂþÑܵÄÕýÏòKLÉ¢¶È£¨Forward KL£© ¡£

ÔÚÆ«ºÃ½¨Ä£ÖУ¬ÕâÒ»µãͬÑù½¨Á¢¡£

ÒÔ¾­µäµÄBradley-TerryÄ£ÐÍΪÀý£¬Æ«ºÃ¸ÅÂÊ¿ÉÒÔÌåÏÖΪ£º

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»»¾ä»°Ëµ£¬ ÿһ¸öÈ«¾Ö½±ÀøÄ£ÐÍ ¶ÔÓ¦Ò»¸ö Bradley-Terry¸ÅÂÊÄ£ÐÍ¡£

½ÓÏÂÀ´µÄÄ¿±êÊÇÔÚѵÁ·Êý¾ÝÉÏ£¬×î´ó»¯ÕâÖÖ¸ÅÂÊÄ£Ð͵ÄËÆÈ»º¯Êý£¬À´ÕÒµ½×îÓŵĽ±ÀøÄ£ÐÍ¡£

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ÀàËÆµØ£¬Èç¹ûʹÓõÄÊÇ ¾Ö²¿½±ÀøÄ£ÐÍ r^¦Ð£¨Ò²¾ÍÊÇÓÉÕ½ÂÔ¦ÐÉú³ÉµÄ¶ÔÊý¸ÅÂÊÖ®ºÍ£©£¬ÄÇôҲ¿ÉÒÔͨ¹ý ×î´óËÆÈ»Ô¤¼Æ£¨MLE£©À´ÄâºÏÕâ¸öÕ½ÂÔ ¡£

ÒªÁìÊǽ«r^¦ÐÌåÏÖΪ¶ÔÊý¸ÅÂʵĺÍ£¬´úÈëBradley-TerryÄ£ÐÍÖУº

ÔÚ ²»¿¼ÂDzο¼Õ½ÂÔ ¦Ð_refµÄǰÌáÏ£¬ÏñÖ±½ÓÆ«ºÃÓÅ»¯£¨Direct Preference Optimization£¬DPO£©ÕâÑùµÄ ÀëÏ߯«ºÃ΢µ÷£¨offline PFT£©ÒªÁìµÄ ʵÖÊ£º

¾Ö²¿½±ÀøÄ£ÐÍ£¬ÊÇÔڹ켣¼¶±ðÉϽøÐеķÖÀàÎÊÌâ¡£

»»¾ä»°Ëµ£¬ DPOµÄ½¹µã ¾ÍÊÇ£ºÈÃÕ½ÂÔѧ»áÅб𡸺ṹ켣Ó롸²î¡¹¹ì¼££¬ ѧϰĿ±êÓëÂß¼­»Ø¹é¼«ÆäÀàËÆ ¡£

×î´óìØ=ÈíÇ¿»¯Ñ§Ï°

¸ø¶¨Ò»¸öÈ«¾Ö½±ÀøÄ£ÐÍr£¬ÎÒÃÇͨ³£Ï£ÍûÅÌËãÆä¶ÔÓ¦µÄ Èí×îÓÅÕ½ÂÔ£¨soft-optimal policy£©

Ò²¾ÍÊÇ˵£¬¸÷ÈËÏ£ÍûÕÒµ½Ò»¸öÕ½ÂÔ£¬ÔÚÆÚÍû½±Àø×î´ó»¯µÄͬʱ£¬Í¬Ê±¼á³ÖÒ»¶¨µÄìØ£¨Ì½Ë÷ÐÔ£©¡£

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ÆäÖÐZ(r,s_0)ÊǹéÒ»»¯³£Êý£¬È·±£ËùÓиÅÂÊÖ®ºÍΪ1¡£

Çë×¢Ò⣬Èç¹ûÁ½¸ö¹ì¼£¦Î1,¦Î2¾ßÓÐÏàͬµÄÆðʼÌáʾ´Ês_0£¬ÔòËüÃÇÖ®¼äµÄÆ«ºÃ¸ÅÂÊ¿ÉÒÔд³É£º

»»¾ä»°Ëµ£¬BTÄ£ÐÍÖÐµÄÆ«ºÃ¸ÅÂÊ£¬Æäʵ¿ÉÒÔ¿´×÷ÊÇ Èí×îÓÅÕ½ÂÔ Ï¹켣¸ÅÂʵĶÔÊý²îµÄsigmoidº¯Êý¡£

Ò»¸öÖØÒªµ«²»Ì«ÎªÈËËùÖªµÄ¿´·¨ÊÇ£º

Çó½âÉÏÊöÈíÇ¿»¯Ñ§Ï°ÎÊÌ⣬ÆäʵµÈ¼ÛÓÚ½«Pr?½øÐз´ÏòKLͶӰ£¨Reverse KL Projection£©µ½Õ½ÂÔÓÕµ¼µÄ¹ì¼£ÂþÑܿռäÖС£

ÔÚÏßÓëÀëÏßÕ½ÂÔ΢µ÷£¨PFT£©¾ù¿ÉÊÓΪ¶Ô¹«Ê½£¨3£©µÄÇó½â¡£

ÀëÏßÒªÁì Ö±½ÓÔÚÕ½ÂÔÀরÉÏ£¬Í¨¹ýǰÏòKLÉ¢¶È½«Æ«ºÃÊý¾Ý¼¯DͶӰµ½Õ½ÂԿռ䡣

¶ø ÔÚÏßÒªÁì ÔòÊ×ÏÈÔÚ½±ÀøÄ£ÐÍÀàRϽ«D½øÐÐͶӰ£¬ÔÙͨ¹ýÕ½ÂÔÓÅ»¯Ó³ÉäÖÁÕ½ÂԿռ䡣

ͼ2£ºÔÚÏßÓëÀëÏßÕ½ÂÔ΢µ÷£¨PFT£©¾ù¿ÉÊÓΪ¶Ô¹«Ê½£¨3£©µÄÇó½â¡£

ͬ¹¹Àà±ðÖ®¼äµÄµÈ¼ÛÐÔ

Ç°ÃæµÄÌÖÂÛÒý³öÁËÒ»¸öÎÊÌ⣺ Èç¹û×îÖÕÕվɻص½Õ½ÂԿռ䣨policy space£©£¬ÄÇôÒýÈë½±ÀøÄ£ÐÍ£¨reward model£©ÈÆ Ò»²½Ô¶Â·¾¿¾¹ÓÐʲôÒâÒ壿

ÏÂÃæ½«Ö¤Ã÷£¬ÔÚijЩ¼ÙÉèÌõ¼þÏ£¬Õâô×öÆäʵֻÊÇÔÚÓÃÒ»ÖÖ¸üÇúÕ۵ķ½·¨ÊµÏÖËÆÈ»×î´ó»¯¡£

ÏÖÔÚ¸ø³ö µÚÒ»¸öµÈ¼ÛÐÔ½áÂÛ ¡£

ÔÚûÓвο¼Õ½ÂÔ£¨reference policy£©µÄÇé¿öÏ£¬ ÔÚÏߺÍÀëÏߵį«ºÃ΢µ÷£¨PFT£¬Preference Fine-Tuning£©»á»ñµÃÏàͬµÄ½â £¬Èç¹ûÂú×ãÒ»Ð©ÌØÁíÍâÌØ¶¨¼ÙÉè¡£

»»Ò»ÖÖ¸ü¹Å°åµÄ˵·¨£¬ÕâÒâζ×Å ×î´óËÆÈ»Ô¤¼Æ¶ÔÖØ²ÎÊý£¨reparameterization£©ÊÇ¡¸Îȶ¨¡¹µÄ ¡£

ÔÚ¼ÙÉ躯Êý¿ÉÒÔ±»ÊµÏÖµÄǰÌáÏ£¬»¹¿ÉÒÔÔÚ ÒýÈë²Î¿¼Õ½ÂÔ µÄÇé¿öÏÂÖ¤Ã÷Ò»¸öÀàËÆµÄ½á¹û£º

×ÛÉÏËùÊö£¬Ç°Êö½á¹û±êÃ÷£º ÔÚÌØ¶¨¼ÙÉèÌõ¼þÏ£¬ËùÓз¾¶×îÖÕ¶¼¹é½áÎªËÆÈ»º¯Êý ¡£

Ò²¾ÍÊÇ˵£¬ Ïà½ÏÓÚÀëÏß¼«´óËÆÈ»Ô¤¼Æ£¬Í¶ÈëÅÌËã×ÊÔ´½øÐÐÕ½ÂÔ²ÉÑù£¨on-policy sampling£©²¢²»¿É´øÀ´ÏÔÖøÓÅÊÆ ¡£

ΪÁ˸üÉîÈëµØÓß½âǰÊöÀíÂ۵ľÖÏÞÐÔ£¬Ñо¿ÕßÉè¼Æ²¢¿ªÕ¹ÁËһϵÁÐ ÊÜ¿ØÊµÑé £¬ÓÃÒÔ¼ìÑéÌá³öµÄÖÖÖÖ¼ÙÉè¡£

Ç¿»¯Ñ§Ï°µÄ5´ó¼ÙÉè

Õâ´ÎµÄÂÛÎľ۽¹ÓÚÒ»¸öµä·¶ÈÎÎñ£º ͨ¹ýÆ«ºÃ·´Ïìѧϰ ÕªÒªÉú³É¡£

ʵÑéÖУ¬ ÔÚÏß DPOÓë ÀëÏß DPOÖ®¼äµÄ Î¨Ò»Çø±ð ÊÇ ÑµÁ·Êý¾Ý ²î±ð

¡ª¡ªÁ½Õߵij¬²ÎÊýÍêȫһÖ¡£

ÔÚͼ3ÖпÉÒÔ¿´µ½£¬¾¡¹Ü¾¡¿ÉÄÜ¿ØÖÆÁË×ÌÈÅÒòËØ£¬µ« ÔÚÏßDPOµÄÌåÏÖÒÀÈ»Ã÷ÏÔÓÅÓÚÀëÏßDPO ¡£

ΪÁËÏû³ý¡¸²Ù¿Ø¡¹ÆÀ¹ÀÆ÷µÄÒÉÂÇ£¬Í¼4ÅÌËãÁËͳһµÄPFTÄ¿±êº¯Êý¼´¹«Ê½£¨2£©¡£¼´±ã°Ñgpt-4o´ÓÆÀ¹ÀÁ÷³ÌÖÐÒÆ³ý£¬ÔÚÏßPFTµÄÌåÏÖÈÔÈ»ÓÅÓÚÀëÏßPFT¡£

¼ò¶øÑÔÖ®£¬ÔÚÉÏÊöÑϸñ¿ØÖÆÌõ¼þϽøÐеÄʵÑé½á¹û£¬Óë´ËǰµÄ¶àÏîÑо¿Ò»Ö£º ÔÚÏ߯«ºÃ΢µ÷£¨PFT£©ÓÅÓÚÀëÏß PFT ¡£

ÀàËÆµÄ½áÂÛÒ²·ºÆðÔÚÆäËûÏà¹ØÁìÓò£¬ÀýÈ磺¼à¶½Î¢µ÷£¨SFT£©ÖеÄÇ¿»¯Ñ§Ï°¼ÛÖµ £»»ùÓÚÑéÖ¤Æ÷µÄѵÁ·ÒªÁìÖÐÇ¿»¯Ñ§Ï°µÄЧ¹ûÌåÏÖÒ²¾ßÓÐÀàËÆÓÅÊÆ¡£

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¼ÙÉèH1£ºÔÚÏßÑù±¾µÄÄÚÔÚ¼ÛÖµ

´ÓÖ±¾õÉÏ¿´£¬Ïà±ÈÓÚʹÓÃÀëÏßÊý¾Ý¼¯£¬´ÓÄ¿½ñÕ½ÂÔϸü¿ÉÄÜ·ºÆðµÄÑù±¾ÖлñÈ¡·´Ï죬Ëƺõ¸üÓмÛÖµ¡£

µ«ÎÊÌâÔÚÓÚ£¬¾¿¾¹ÊÇʲô»úÖÆÈÃon-policyÊý¾ÝÔÚÕ½ÂÔÓÅ»¯ÖÐÕæÕýÆð×÷Óã¿ÌرðÊÇ¿¼Âǵ½ÕâЩÊý¾ÝµÄ±êÇ©£¬Ö»ÊÇÓÉÒ»¸öѵÁ·×ÔÏàͬÀëÏßÊý¾Ý¼¯µÄ½±ÀøÄ£ÐÍÍÆ¶Ï³öÀ´µÄ¡£

ÔÚÐÅÏ¢Â۵ĽǶÈÏ£¬Æ¾¾ÝÊý¾Ý´¦Àí²»µÈʽ£¬on-policyÊý¾ÝʵÖÊÉÏÊÇÈßÓàµÄ¡£

ÕâÊÇÒòΪ´ÓÄ¿½ñÕ½ÂÔÖвÉÑù£¬ÎÞ·¨´´Á¢³öÈκΡ¸Ðµġ¹ÐÅÏ¢£¨¼´ÕæÕýµÄÈËÀàÆ«ºÃ£©À´ÓÃÓÚѧϰ¡£

¼ÙÉèH2£ºÀëÏßPFT¶Ô²Î¿¼Õ½ÂÔÕýÔò»¯ÎÞЧ

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Ê×ÏÈ£¬DPOÖÐÖ±½ÓÌí¼Ó·´ÏòKL´¦·ÖÏÎÞ·¨³¹µ×ÃÖ²¹ÓëÕæÕýÔÚÏßPFTÒªÁìÖ®¼äµÄ²î±ð£¬¼´±ãÓÐÖúÓÚ¸ÄÉÆÐÔÄÜ¡£

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µÚÈý£¬ÔÚijЩ΢µ÷ÈÎÎñÖУ¬¼á³ÖÓë²Î¿¼Õ½ÂԵĽӽü²¢²»ÊÇÒ»¸öÌØ±ðÓÐ×ÊÖúµÄÕ½ÂÔ£¬µ«ÊµÑéÖÐÈÔÈ»ÊӲ쵽ÔÚÏßÒªÁìÓÅÓÚÀëÏßÒªÁì¡£

×îºó£¬Í¼3չʾµÄʵÑéÖУ¬ ÔÚÏßÓëÀëÏßË㷨ʹÓõÄÊÇÏàͬµÄÕýÔòÏµ«ÒÀÈ»ÊӲ쵽ÁËÐÔÄÜÉϵIJî±ð ¡£

¼ÙÉèH3£ºÔÚÏßPFTÏà¶Ô¸üÈÝÒ×

ÓÐÈË¿ÉÄÜ»áÌá³öÕâÑùµÄÎÊÌ⣺ÀëÏßPFTÊÇ·ñÃæÁÙ±ÈÔÚÏßPFT¸üÄѵÄÓÅ»¯ÎÊÌ⣬´Ó¶ø¸üÈÝÒ×ÏÝÈëÌØÁíÍâ¾Ö²¿×îӎ⣿

È»¶ø£¬ÔÚʵÑéÖУ¬ÔÚÏßÓëÀëÏßPFT¶¼Ê¹ÓõÄÊÇͬһ¸öÓÅ»¯Æ÷£¨DPO£©¡£

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Òò´Ë£¬¿ÉÒÔ°ÑÕâЩ£¨ÐÅÏ¢ÈßÓàµÄ£©on-policyÑù±¾¿´×÷ÊǶÔÕ½ÂÔËÑË÷¿Õ¼ä Ê©¼ÓµÄÌØ±ð¡¸Ô¼Êø¡¹ £¬ ÓÐÖúÓÚÓÅ»¯Àú³ÌµÄÊÕÁ² ¡£

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ͼ6£ºÔÚÀëÏßDPOÕ½ÂÔ»ù´¡ÉÏʵʩÔÚÏßDPOµü´úÄÜÌáÉýʤÂÊ

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ͼ8£ºÈ«¾Ö£¨global£©¡¢¾Ö²¿£¨local£©ºÍDPO½±ÀøÄ£ÐÍÔÚBest-Of-N£¨BoN£©Ê¤ÂÊÉϵÄÌåÏÖ

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ÔÚͳ¼ÆÑ§Ï°ÀíÂÛÖУ¬Èç¹ûÒ»¸öËã·¨ÐèÒªÔÚ±ÈÄ¿±êº¯ÊýËùÔÚÜöÝ͸ü´óµÄ¼ÙÉè¿Õ¼äÖнøÐÐËÑË÷£¬Õâ±»³ÆÎª ²»µ±Ñ§Ï° £¨improper learning£©¡£

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ÀëÏß΢µ÷ÊÇÔÚ¸üÄѵġ¢²»µ±Ñ§Ï°ÎÊÌâÉÏ×öÓÅ»¯ £»

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ÔÚ Í¼10 ÖУ¬Ñо¿Õß·¢Ã÷Ò»¸öÒªº¦½á¹û£º

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ÐèҪ˵Ã÷µÄÊÇ£¬ÕâÒ»½á¹û²¢²»Óë¼ÙÉèÏàì¶Ü¡ª¡ª

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ͼ12µÄ½á¹û±êÃ÷£¬¹ØÓÚÕªÒªÉú³ÉÕâÒ»¾ßÌåÈÎÎñ£¬ÒªÍêȫȷ¶¨Éú³ÉÆ÷ËùÐèµÄÊý¾ÝÁ¿¿ÉÄÜÏÔÖøÁè¼ÝÏÖÓÐѵÁ·¼¯¹æÄ£¡£

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RafailovµÈÈËÌá³öÁËÒ»¸öºÜÊÇÇÉÃîµÄ¿´·¨£º

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Ò²¾ÍÊÇ˵£¬ÎÒÃÇ¿ÉÒÔ½«Ò»¸ö¾Ö²¿½±ÀøÄ£ÐÍÓÃËüÒþº¬µÄÈí×îÓÅÕ½ÂÔÀ´ÌåÏÖ£¬¼û¹«Ê½£¨9£©¡£

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´Ó½±Àøº¯ÊýRÓ³Éäµ½Õ½ÂÔ»òQº¯Êý£¬ ÐèҪͨ¹ý Ç¿»¯Ñ§Ï° Çó½â £¬ÕâÊÇÒ»¸öÀ§ÄѵÄÎÊÌâ £»¶øÔÚÕ½ÂÔÓëQº¯ÊýÖ®¼äµÄת»»£¬Ö»Ðè½øÐмòµ¥µÄ¶ÔÊý/Ö¸Êý( log/ exp )ÔËËã ¡£

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ËäȻսÂÔÓë½±ÀøÖ®¼ä±£´æÍ¬¹¹¹ØÏµ£¬µ«ÕâÌõ·²»ÊÇË«ÏòµÀ¡£

×÷Õß½éÉÜ

Wen Sun

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ËûÓµÓп¨ÄÚ»ù÷¡´óѧ²©Ê¿Ñ§Î»¡£

2014Ä꣬ËûÓÚ±±¿¨ÂÞÀ´ÄÉ´óѧ½ÌÌÃɽ·ÖÐ £»ñµÃÅÌËã»ú¿ÆÑ§Ë¶Ê¿Ñ§Î»¡£

2012Ä꣬ËûÍê³ÉÕã½­´óѧÓë¼ÓÄôóÎ÷ÃÉ·ÆÉ¯´óѧ´óѧ˫ѧλÏîÄ¿£¬²¢»ñµÃÁËÅÌËã»ú¿ÆÑ§Ñ§Ê¿¡£

ËûÈÙ»ñ2025Äê˹¡Ñо¿½±¡¢2024ÄêÃÀ¹ú¹ú¼Ò¿ÆÑ§»ù½ð»áÖ°Òµ½±¡£

Zhiwei Steven Wu

ËûÏÖÈο¨ÄÚ»ù÷¡´óѧÅÌËã»ú¿ÆÑ§Ñ§ÔºÖúÀí½ÌÊÚ£¬Ö÷ÒªÈÎÖ°ÓÚÈí¼þÓëÉç»áϵͳϵ£¨Éç»áÅÌËãÏîÄ¿£©£¬Í¬Ê±¼æÈλúеѧϰϵºÍÈË»ú½»»¥Ñо¿Ëù½ÌÖ°¡£±ðµÄ£¬»¹µ£µ±CyLabÄþ¾²Ñо¿ËùÓëÀíÂÛ×é³ÉÔ±¡£

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