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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了强化学习中人类偏好学习的两种近似：用点奖励代替成对偏好，以及奖励模型在超出分布数据上的泛化。直接偏好优化（DPO）试图绕过第二种近似，但仍依赖第一种。文章提出了新的ΨPO目标，绕过这两种近似，深入分析RLHF和DPO的行为及缺陷。通过设置Ψ为Identity，推导出有效优化过程，证明其性能优于DPO。
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关键要点
- 强化学习中的人类偏好学习依赖于两个重要的近似：点奖励替代成对偏好和奖励模型的泛化能力。
- 直接偏好优化（DPO）旨在绕过奖励模型的泛化假设，但仍依赖于点奖励的假设。
- 本文提出了一种新的ΨPO目标，旨在绕过这两个近似，提供更深入的理论理解。
- ΨPO目标使得对RLHF和DPO的行为进行深入分析，并识别其潜在缺陷。
- 通过将Ψ设置为Identity，推导出有效的优化过程，证明其性能优于DPO。
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