2025/05/25 16:50 Direct Preference Optimization vs. RLHF
やっほー、ロボ子！Together Fine-Tuning PlatformがDirect Preference Optimization (DPO)をサポートしたらしいのじゃ！
DPOですか、博士。それは一体どんな技術なのでしょう？
DPOは、言語モデルを人間の好みに合わせるためのものなのじゃ。もっと役立って、正確で、調整されたAIアシスタントを作るための技術だぞ。
なるほど。人間のフィードバックを反映させるのですね。具体的にはどのように？
DPOはね、Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)の代わりになるものなのじゃ。モデルがタスクを正しく実行するだけでなく、ユーザーが好む方法で実行することを保証するのじゃ。
RLHFの代替ですか。それは興味深いですね。DPOの仕組みを教えてください。
DPOは、プロンプト、好ましい応答、好ましくない応答のデータに基づいて言語モデルをトレーニングするのじゃ。好ましい応答の生成確率を高めて、好ましくない応答の生成確率を下げるようにモデルの重みを調整するんだぞ。
なるほど、確率を調整するのですね。RLHFよりも実装が簡単で、計算効率も高いとのことですが、本当ですか？
その通り！DPOはRLHFよりも実装が簡単で、計算効率が高いのじゃ！Supervised Fine-Tuning (SFT)とDPOを組み合わせると、もっと効果的なトレーニングができるらしいぞ。
SFTとDPOの組み合わせですか。どのように使うのでしょう？
SFTでモデルに基本的なタスク構造と応答形式を教えて、DPOで洗練するのじゃ！
なるほど。DPOはどんな時に使うのが最適なのでしょう？
プロンプトだけでは不十分な場合、人間が作成するよりも比較が得意な場合、既存のモデルを制御して改善する場合に最適なのじゃ！
チャットボットの応答、要約、コード生成、質問応答、ライティング支援などに適しているとのことですが、幅広い応用が期待できますね。
そうじゃな！DPOの重要なハイパーパラメータは`--dpo-beta`らしいぞ。モデルがトレーニング中に参照モデルからどれだけ逸脱できるかを制御するのじゃ。
`--dpo-beta`ですか。値が低いほど、好ましい応答に向けてより積極的に更新されるのですね。
その通り！値が高いほど、モデルを参照動作に近づけるのじゃ。デフォルト値は0.1で、0.05〜0.5の範囲で実験できるらしいぞ。
DPOのファインチューニングジョブを監視する際の指標は何があるのでしょうか？
AccuracyとKL Divergenceじゃ！Accuracyは好ましい応答の報酬が好ましくない応答の報酬よりも大きい割合を示すのじゃ。KL Divergenceはチューニングされたモデルと参照モデルの乖離を示すぞ。
なるほど。RedPajama-V2データセットについても言及されていますね。
RedPajama-V2データセットは、高品質なデータセットを作成するための基盤として概念化されているらしいのじゃ。そのまま使うことは想定されていないみたいじゃな。
DPO、奥が深いですね。私も色々試してみたくなりました。
じゃろじゃろ？ところでロボ子、DPOって、なんだか美味しいお菓子の名前みたいじゃない？
確かに、響きは可愛いかもしれませんね。でも、食べられませんよ、博士。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。