今天给大家带来一篇曹宇兄的文章，带你进一步理解什么是大语言模型的对齐。

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DPO 的论文引用最近已经破千了，成了斯坦福的Chelsea Finn组的机器人超猛PhD学生R.M. Rafailov的第一被引论文。又由于第二梯队的大模型频繁提及DPO的变种，DPO+RM的用法未来估计机器人界的思潮对于LLM的正向影响不会削弱。

按照我平时使用的体验，我们可以将当前的主要头部三强划分为第一梯队，头部开源三强划分成为第二梯队，再加上我一直比较关心的应用侧玩家Apple。

可以发现几点：

• 超头部玩家的对齐策略清一色的还是RL类方法
• 开源头部玩家采用DPO的较多
• 不论是什么PO，基本都是采用了和RM结合的xPO + RM的做法，没有纯原始DPO的玩法
• 大多数对齐玩家都使用了多阶段对齐的策略

这个其实就让很多小伙伴很疑惑了，明明DPO的宣言是Your language model is secretly a reward model，为啥在实际操作的过程中还是需要一个训练好的RM才能work呢？DPO原始论文中的做法，也是直接将偏好对在SFT之后的LLM上训练就取得了甚至超过PPO的做法，为什么在实际的实操中几乎没有头部大模型复现出来这个成果呢？同时更为让人吃惊的是DPO作为off-policy算法，原理上可以直接使用专家示教做类似imitation learning的，但是实际上几乎所有的训练范式都在朝着on-policy的方向走呢？

带着这些疑问，我们可以尝试从最近的一些非常确定的技术趋势和研究来看一看，以帮助我们真正理解什么是大语言模型的对齐，从而帮助我们在实操的过程中积累正确的技术判断能力。

Discriminator-Generator Gap，现代偏好学习的基础

我们知道在老的GAN时代，训练一个模型的方法是使用generator和discriminator对抗的方式完成的。generator尽量产生让discriminator无法判别出好坏的的样本，而discriminator D则尽量尝试识别generator G的样本。

这里面有一个细节，就是我们在利用D-G gap的时候，D和G的更新不是同步做的。D的更新在内环，第三步就做了，而G的更新在外环第五步才做。为什么要这么做呢？因为如果同时更新D和G，对抗的loss会同时反向传播到这两个网络，从梯度上来看D和G的微小gap就弥散在了整个网络里，对抗的效率容易打折扣。

那么传统的RLHF是怎么做的呢，最早版本的online PPO（InstructGPT）之前的早古版本。是通过固定训练时的discriminator实现的，generator做完整个epoch的rollout之后再样本送人标。后期由于online版本的送标成本高，就采用了offline的RM代替了人类discriminator。这种做法也是在一定时间段内固定discriminator的方式，来留给generator足够的时间机会进行偏好学习。

直接同时学习偏好（discriminator）和行为（generator）的方式在原始的DPO论文中，被认为是超越PPO学习效率和效果的一种好的方式。

看起来从效果方面妥妥吊打了PPO这种比较复杂的算法，同时由于不需要训练单独的Reward Model似乎也是一个比较快见效的业务算法。

深入研究DPO和RL

针对DPO在纸面上效果很好，打榜上效果很好，但是在实际业务中仍然需要RM辅助的状况。Ziniu博士比较早期的理论建模工作给出了一些解释：其中最主要的聚焦点在于三个（1）Reward Model建模任务的区别，（2）偏好数据不足导致的可能迁移，（3）纯离线数据推理的offline performance gap

第一点其实非常好理解，Reward Model作为一个神经网络而言，他的输入是state和action。也就是对应着之前的所有状态（对话历史），action则是模型最近一轮的输出，他的目标是输出对于state和action的reward估计。

而Policy network则是根据state输出对应token的概率，再加上合适的解码策略之后，变成合适的action。这两个网络从结构上看起来就不太一样，而这种不一样正是前面讲的discriminator和generator拥有gap的基础。

第二点则是在于Reward Model本身的泛化性，使得其能够在一定程度上外插一个没有见过的state和action给出自己的reward判断。这更多的是大语言模型本身的一些能力，加上足够的领域数据泛化出来的。对于DPO而言，要同时学行为和判断就已经不容易了，还要同时学行为和判断泛化就是难上加难了。不过这里更多的是理论上的，实验上的结论后面有。

最后一点则是RL领域的基本sense，在同样on-policy的条件下训练的online程度越高，对于模型来说学习的效果越好。传统DPO采用了比较大量的数据在训练早期进行了offline inference，这样的推理虽然可以很高效地获得大量样本，但是越到训练后期这些offline数据的off-policy程度越高。会造成生产的数据与正在优化的policy之间距离过大的问题，难以取得较好的效果。

一些近期实验上的例子

Yong Lin在Apple实习期间详细研究了DPO的泛化性问题：

这里面主要是对于刚刚第二点进行了实验中的比较和理论阐释，implicit reward model这个比较抽象，其实简单点理解就是我们采用DPO的方法直接同时学偏好和行为的方式。

其实Apple做这种研究还是比较有道理的，对于这样海量的用户而言，用户的意图极为复杂，同时在prompt和response程度都会存在distribution shift的可能。同时目标也不是为了打各种In-distribution的榜，所以我们可以看看他的实验结论作为参考。

我们首先再解释一下这里造出来的概念：EXRM就是RL方法中单独训练出来的RM，DPORM是假设BT loss之后的DPO训练之后 recover出来的Reward值（DPO也可以得到reward的哦，很多同学忽视了这一点，直接拿着policy就去评测了）。

这个实验是怎么做的呢？就是在控制变量的条件下，对于这两种RM建模的方式，混合了prompt shift（Reward Model没见过这种 prompt）， 以及 response shift（Reward Model 没见过这种回答）之后RM能达到的精度。可以发现用DPORM这种方式在ID（in-distribution）的混合场景里面表现的还可以。但是一旦面向OOD场景之后，RM的精度就急剧下降。同时对于OOD的response shift表现最差，难以匹配上EXRM的表现。而在控制变量的OOD变现中，EXRM比ID好95.2%。

这其实验证了刚刚讲的第二点，同时学习偏好和行为似乎没有一个专有网络专门学习偏好的效果好。尤其是我们期望的RL scaling领域，如果只能通过大量数据堆叠的方式完全覆盖偏好，是看不到做一个更通用AI系统的希望的。

在实际工作中该怎么做呢

Shusheng Xu 在ICML的工作就很直接，大家可以仔细研究研究。和前面的互为补充，主要谈的是用DPO学policy可能有什么问题，我仔细展开说一下里面的思路。

https://slideslive.com/39022063/is-dpo-superior-to-ppo-for-llm-alignment-a-comprehensive-study?ref=account-138648-presentations

假设我们现在有一个待优化的policy , 他在两个可能的actions 和 的原始概率分布大概是各占一半，假设我们按照偏好 给定这个模型进行优化。理想中我们希望拉高 降低 ，其实这两种算法都能达到。但是我们特别想避免的是拉高一个分布外的 ， 因为分布外的这个回答极有可能给我一个巨大的惊喜。

为什么DPO优化中允许这种情况发生呢？

因为从DPO的loss来看，这种优化目标太专注于通过压制 来获得chosen和reject的gap。对于分布外的样本其实根本不在这个优化目标的考虑范围内，如果   很好那么赚到，如果   不好，那也只能认赔。

那PPO就不会有这个问题了嘛？我们假设PPO的Reward Model就是有问题的，他就认为这个分布外的 最好。从机制上就没有什么关系，因为假设我们采样到了这个回答，由于这个回答是分布外的，所以作为KL散度约束的分母，会把KL惩罚做的极大，消除所有reward的收益。

写在最后

聪明的你估计已经看到了，针对在RM的不足，最好的方式是在DPO的时候加上RM的弥补泛化性的不足。然后由于offline带来的DPO分布外的训练不足，需要尽量使得DPO的更新和迭代和PPO一样online化。从头部开源玩家的方法来看，迭代式DPO加RM似乎是一个比较奏效的打榜玩法。

但是问题就来了，DPO加了RM，加了on-policy，又加了online，好像再加一个advantage估计和baseline就是纯RL方法了。这个方法比RL还RL，为什么还叫DPO呢。