理解从人类偏好中学习的一般理论范式

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

通过对人类偏好进行学习的强化学习（RLHF）部署依赖于两个重要的近似：第一个假设可以用点奖励替代成对偏好；第二个假设在这些点奖励上训练的奖励模型可以从策略采样的超出分布数据中进行泛化。最近，直接偏好优化（DPO）被提出作为一种绕过第二个近似并直接从收集到的数据中学习策略的方法。然而，该方法仍然严重依赖于第一个近似。本文尝试对这些实际算法进行更深入的理论理解。特别是，我们推导出一种新的称为...

ΨPO是一种新的强化学习算法，通过成对偏好来绕过两个重要的近似，可以对现有的RLHF和DPO算法进行更深入的理论理解和分析，并在实证上展示其优越性。

DPO RLHF ΨPO 强化学习 成对偏好
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