傳統上LLM被視為復雜的文本生成器，能夠在給定輸入的基礎上產生連貫且相關的輸出。斯坦福大學的最新研究《From r to Q?: Your Language Model is Secretly a Q-Function》（論文鏈接：???https://arxiv.org/abs/2404.12358????）為我們提供了一個全新的視角，它將LLM視為Q函數，這是強化學習中用于評估行動預期效用的關鍵工具。這一創新觀點不僅挑戰了我們對LLM的傳統認知，也為未來AI的發展方向提供了可能的新路徑。

這個觀點提出了一個有趣的假設，即語言模型可以被視為 Q 函數，這是強化學習中用于評估在給定狀態下采取特定行動的預期效用的函數。這種理論上的轉變可能會對我們如何使用和理解大型語言模型（LLM）產生深遠的影響。如果將語言模型視為 Q 函數，那么我們可能會更加深入地探索如何通過強化學習方法來優化它們，從而更好地對齊模型輸出與人類意圖。

有媒體推測OpenAI神秘的Q* 很可能是 Q 強化學習和 A* 搜索這兩種 AI 方法的結合，也許 OpenAI 秘密的 Q* 項目或許真的是造就 AGI 的正確方向，至于 OpenAI 的 Q* 項目是否正是這種 Q 函數的實際應用，或者是否將 Q 強化學習與 A* 搜索結合起來，目前還沒有公開的詳細信息來證實這一點。但是這種假設確實指向了人工智能研究中的一個潛在的、令人興奮的方向，即探索不同類型的算法和模型結構，以創造更智能、更適應性強的系統。這也可能是朝著通用人工智能（AGI）發展的一步。不過這些都還處于猜想和理論探討階段，需要更多的研究和實驗來驗證，或許萬眾期待的ChatGPT-5將會為我們揭秘這一切。

論文的核心觀點在于LLM可以被訓練來優化特定的Q函數，從而直接對齊人類意圖和模型輸出。這種方法被稱為直接偏好優化（DPO），它通過在多臂賭博機設置中同時優化獎勵函數和策略，實現了對LLM的直接對齊。這一發現可能對AI領域產生深遠影響，尤其是在自然語言處理、對話系統設計以及通用人工智能（AGI）的構建上。

Q函數在強化學習中扮演著至關重要的角色，它代表了在特定狀態下采取某個行動所能獲得的預期回報。通過將LLM視為Q函數，研究者們可以利用強化學習的方法來優化模型，使其更好地與人類意圖對齊。這一理論的提出，不僅為我們理解LLM提供了新的視角，也可能對AI領域的未來發展產生重要影響。

1.直接偏好優化（DPO）方法概述

DPO方法的定義與工作原理

直接偏好優化（DPO）是一種新興的機器學習方法，它旨在直接通過用戶反饋來優化語言模型的輸出。與傳統的強化學習方法不同，DPO不依賴于一個預先定義的獎勵函數。相反，它使用從用戶反饋中提取的信號來調整模型的行為，使其更加符合用戶的偏好。

與經典的RLHF不同，DPO（如Rafailov等人在2023年推導的）完全保持在上下文bandit設置中，并且還使用了基于bandit的偏好模型。為了避免使用RL算法，DPO使用了KL-contextual bandit版本的RL問題的眾所周知的閉式解：

其中π?是最優策略，Z(x)是歸一化的分區函數。DPO重新排列這個方程，以解出獎勵：

將這個關系代入用于獎勵建模的標準二進制交叉熵損失函數中，得到DPO的損失方程，因為分區函數Z(x)從Bradley Terry模型中消除。

在DPO中，模型的每個輸出都被視為一個“臂”，而用戶的反饋則被用作評估這些“臂”的“獎勵”。通過這種方式，模型學習哪些類型的輸出更可能獲得正面的用戶反饋，并傾向于在未來的預測中生成類似的輸出。

DPO與傳統強化學習方法的對比

傳統的強化學習方法通常依賴于一個明確的獎勵函數來指導模型的學習過程。這個獎勵函數定義了在給定的狀態和行動下應該獲得的獎勵。但是定義一個能夠準確反映復雜任務目標的獎勵函數往往是非常困難的。

DPO方法的一個關鍵優勢在于它不需要這樣的獎勵函數。它直接利用用戶的反饋來指導模型的學習，這使得它在處理那些難以用傳統獎勵函數描述的任務時更加有效。

DPO在實際應用中的優勢

DPO方法在實際應用中的一個主要優勢是它的靈活性和適應性。由于它直接依賴于用戶反饋，DPO能夠適應用戶的變化偏好，并且能夠在沒有明確獎勵函數的情況下進行優化。

此外DPO還能夠處理那些傳統強化學習方法難以處理的任務，如那些需要細粒度評估和長期策略規劃的任務。通過直接從用戶反饋中學習，DPO能夠在這些復雜的任務中找到有效的策略。DPO為優化語言模型提供了一個直接、靈活且高效的方法，特別是在那些傳統強化學習方法難以應用的領域。

2.DPO在令牌級別的解釋能力

令牌級別的獎勵函數與策略優化

直接偏好優化（DPO）方法在令牌級別的應用中，展現了其獨特的優勢。在這個層面上，每個令牌（即單詞或字符）都被視為一個決策點，模型需要在這些決策點上做出最優選擇以生成最終的文本輸出。DPO通過評估每個令牌對整體輸出質量的貢獻來優化策略，這種方法允許模型在生成文本時進行更精細的調整。

在令牌級別上，獎勵函數的作用是為每個可能的令牌選擇提供一個評分，這個評分反映了該選擇對于達成目標的貢獻程度。DPO方法通過用戶反饋來動態調整這些評分，使得模型能夠學習到哪些令牌選擇更能滿足用戶的偏好。

DPO如何實現信用分配

信用分配是機器學習中的一個重要概念，特別是在強化學習和序列決策問題中。它涉及到如何合理地將成功或失敗的責任分配給序列中的各個決策。在DPO框架下，信用分配通過對用戶反饋的分析來實現。模型不僅學習到了哪些令牌選擇是好的，而且還學習到了為什么它們是好的。

例如，如果一個特定的詞匯選擇在用戶反饋中得到了積極的評價，DPO會增加該詞匯在未來類似上下文中被選中的概率。相反，如果一個詞匯選擇導致了負面反饋，那么模型會學習到在類似情境下避免使用它。

圖1：DPO 中基于答案級別反饋的學分分配。我們提供兩個摘要到 Reddit 上關于工作面試的帖子。左邊是基本響應，右邊是我們的引入了薪資范圍和職位級別的錯誤。每個標記的顏色對應于DPO 隱性獎勵如方程式所示。11（顏色越深越高），使用經過訓練的模型。我們看模型正確地突出顯示了錯誤的陳述，而對的值沒有太大改變其他令牌，表示進行信用分配的能力。

在這一節中，我們定性評估DPO訓練模型是否能夠從軌跡反饋中學習信用分配。我們從Reddit帖子的通用集合開始進行TL;DR測試數據集，我們在附錄C中提供了額外的示例。在我們的代表性示例中，用戶討論了一種就業談判情況。圖1中顯示了兩個答案。左邊提供的是正確的基礎摘要。在右邊，我們通過引入更高級別的職位和相應更高的薪資來修改摘要。對于兩個答案中的每個令牌，我們計算了DPO等效獎勵（優勢），r(s, a) = β log πθ(s|a) ? β log πref(s|a)，其中πθ如定理1所述（這里πθ是我們的DPO訓練模型，πref是SFT模型）。在圖1中，每個令牌的顏色與這個獎勵成比例。我們看到模型成功地識別了與錯誤聲明相對應的令牌，同時仍然保持了其他部分的可比值，這表明它可以進行信用分配。此外，我們看到在第一個錯誤（“250K"薪資）的上下文中，模型仍然為其他令牌分配了合理的值，并特別識別了第二個錯誤"管理職位”。這是一個有希望的跡象，表明它能夠進行"縫合"Levine等人（2020），即從離線數據中進行組合泛化的一種形式。如果是這樣，我們的發現可能對于在LLMs中使用強化學習和RLHF具有重要意義。同時，在最近引入的RewardBench Lambert等人（2024）中，DPO模型在推理任務上展示了強大的分類性能。我們認為這些是鼓舞人心的結果，值得進一步的大規模研究。

DPO在組合泛化中的應用

組合泛化是指模型的能力，能夠將學到的知識和模式應用到新的、未見過的情境中。DPO通過在令牌級別上進行優化，為模型提供了學習如何將不同的令牌組合成有意義和符合用戶偏好的輸出的能力。

在實際應用中，這意味著DPO訓練的模型能夠更好地處理新的用戶查詢和任務，即使這些任務在訓練數據中沒有直接的例子。通過這種方式，DPO有助于創建更靈活、更適應性強的語言模型，這些模型能夠在多變的真實世界情境中表現出色。

DPO在令牌級別的解釋能力為語言模型的優化提供了一個強大的工具，它通過精細的信用分配和組合泛化能力，使模型能夠更好地適應用戶的具體需求和偏好。這種方法的應用前景廣闊，從提高對話系統的互動質量到創建更準確的文本生成模型，DPO都顯示出了巨大的潛力。

3.經典搜索算法與DPO策略的等效性

經典搜索算法的原理

經典搜索算法在人工智能領域中扮演著重要角色，特別是在決策問題和規劃任務中。這些算法旨在在大規模的狀態空間中尋找最優解或接近最優解的策略。

1.深度優先搜索（DFS）：從根節點開始，沿著一個分支一直探索到底，然后回溯到上一層，繼續探索其他分支。DFS通常用于樹結構或圖搜索。

2.廣度優先搜索（BFS）：從根節點開始，逐層探索，先探索所有相鄰節點，然后再探索下一層。BFS通常用于圖搜索和狀態空間搜索。

3.A*搜索：結合了啟發式信息和實際代價的搜索算法。它使用估計的最優路徑成本（啟發式函數）來指導搜索，以便更快地找到目標狀態。

DPO策略與搜索算法的關聯

DPO方法與經典搜索算法之間存在一定的關聯。盡管DPO不是傳統的搜索算法，但它在令牌級別上的優化過程與搜索算法的思想有相似之處。

具體來說DPO在令牌級別上對模型的輸出進行調整，類似于搜索算法在狀態空間中探索不同路徑。DPO通過評估每個令牌的貢獻來優化策略，類似于搜索算法在狀態之間選擇最優路徑。

圖2：使用波束搜索的模型性能。左圖：在Reddit TL的256個測試提示上，模型生成的摘要相對于首選摘要的勝率；由GPT 4評估的DR數據集。右圖：基于梁數的平均答案長度。我們看到超過5個波束的冗長程度呈爆炸式增長，這也導致了較低的模型獲勝率，盡管GPT4有眾所周知的偏好長度偏差。

等效性對AI策略優化的意義

DPO與搜索算法的等效性對于AI策略優化具有重要意義。它為我們提供了一種新的視角，即將搜索算法的思想應用于令牌級別的優化。這有助于更好地理解DPO方法的工作原理。

等效性意味著我們可以借鑒搜索算法中的一些啟發式方法，將其應用于DPO中。例如，我們可以使用啟發式函數來評估每個令牌的貢獻，類似于A*搜索中的估計路徑成本。

DPO與搜索算法的等效性為我們提供了一種跨領域的思考方式，有助于改進策略優化方法，使其更加高效和靈活。

4.參考策略選擇對隱含獎勵的影響

參考策略的重要性

在強化學習中，參考策略是指用于比較和評估其他策略性能的基準策略。選擇適當的參考策略對于模型的訓練和優化至關重要。

1.性能評估：參考策略作為一個標準，用于評估其他策略的性能。通過與參考策略的比較，我們可以了解模型是否在特定任務上表現良好。

2.信用分配：參考策略幫助我們分配獎勵或懲罰給不同的決策。模型可以根據參考策略的表現來調整自己的策略，從而更好地對齊用戶的意圖。

隱含獎勵在模型訓練中的角色

隱含獎勵是指在訓練過程中未直接明確定義的獎勵信號。它通常來自于用戶的反饋、任務目標或其他隱含的信息。在語言模型中，隱含獎勵可能包括用戶的滿意度、文本生成的流暢性、信息的準確性等。

模型的訓練目標是最大化總體獎勵，包括顯式獎勵和隱含獎勵。因此，合理選擇參考策略對于隱含獎勵的有效分配至關重要。如果參考策略能夠準確地反映用戶的偏好，那么模型就能更好地學習到如何生成更有意義、更符合用戶期望的文本。

表面上對DPO的解釋可能會讓人認為它增加了選擇響應的可能性，同時降低了被拒絕響應的可能性。然而，這并沒有解釋一個眾所周知的現象，即選擇的響應的可能性實際上會隨著時間的推移而降低（Pal等人，2024）。這在圖3的左半部分得到了說明，我們展示了在DPO之前進行SFT時，選擇和拒絕響應的隱含獎勵都會下降，盡管它們之間的差距會增加。然而，給定一個最大熵RL框架，這種現象可能是預期的。

圖3：TLDR 上的 DPO（左）和垃圾箱揀選上的 CPL 隱性獎勵的演變訓練期間的數據（右）。我們看到，當我們開始使用 SFT 時，獎勵值會減少，而在沒有 SFT 的情況下開始會導致 DPO 的隱性獎勵為正，而 CPL 的隱性獎勵會增加。

如何合理選擇參考策略

選擇參考策略需要綜合考慮多個因素。

1.任務目標：參考策略應該與任務目標一致。例如，在對話系統中，參考策略可以是一個已經訓練良好的對話模型，或者是人類生成的對話。

2.用戶反饋：參考策略應該考慮用戶的反饋。如果用戶更喜歡某種類型的回復，那么參考策略應該能夠反映這一點。

3.領域知識：參考策略可以基于領域知識，例如專家的意見或先前的研究成果。

合理選擇參考策略需要綜合考慮任務目標、用戶反饋和領域知識，通過選擇合適的參考策略，我們可以更好地優化模型，使其生成更有意義、更符合用戶期望的文本。

5.論文的實驗結果與分析

DPO方法的實驗設計

在論文中，研究團隊對DPO方法進行了一系列實驗，以驗證其有效性和性能。

以下是實驗設計的關鍵要點：

1.數據集選擇：研究人員使用了多個不同領域的數據集，包括自然語言處理、對話系統和文本生成任務。這些數據集涵蓋了不同類型的文本和任務。

2.模型架構：為了測試DPO方法，研究人員選擇了幾種常見的大型語言模型，如BERT、GPT等。這些模型在不同任務上進行了微調，以適應特定的實驗需求。

3.評估指標：為了衡量DPO方法的性能，研究人員使用了多個評估指標，如BLEU、ROUGE、人類評分等。這些指標用于評估生成文本的質量、流暢性和相關性。

實驗結果的詳細分析

研究人員對實驗結果進行了詳細的分析，以探討DPO方法的優勢和局限性。

以下是一些關鍵發現：

1.性能改進：DPO方法在多個任務上都取得了顯著的性能改進。與傳統的強化學習方法相比，DPO能夠更好地對齊用戶意圖，生成更有意義的文本。

2.隱含獎勵的作用：實驗結果表明，DPO方法能夠更好地利用隱含獎勵，使模型在訓練過程中更快地收斂并生成更優質的文本。

3.泛化能力：DPO方法在組合泛化方面表現出色。模型在訓練中學到的知識能夠很好地應用到新的、未見過的情境中。

實驗結果對理論的支持程度

實驗結果對論文中提出的理論觀點提供了有力的支持，DPO方法的性能改進、隱含獎勵的有效利用以及泛化能力的展示都與論文中的理論框架相吻合。實驗結果證明了DPO方法的有效性，并為將其應用于更廣泛的自然語言處理任務提供了理論和實踐的支持。

6.論文的理論貢獻與實踐意義

論文對強化學習理論的貢獻

《From r to Q?: Your Language Model is Secretly a Q-Function》這篇論文在強化學習領域提出了一個新穎的視角，即將大型語言模型（LLM）視為Q函數。

這一觀點對于強化學習理論和實踐都具有重要意義。

1.理論拓展：論文的提出為強化學習理論拓寬了研究方向。傳統上，我們將Q函數與強化學習中的智能體狀態和行動關聯，而現在我們可以將LLM作為一種特殊的Q函數來研究。

2.新的優化方法：將LLM視為Q函數，使得我們可以借鑒強化學習中的優化方法來改進LLM。這為更好地訓練和優化LLM提供了新的思路。

LLM作為Q函數的實踐應用前景

將LLM視為Q函數的實踐應用前景廣泛而有趣。

1.對話系統：基于DPO方法，我們可以更好地訓練對話模型，使其更好地對齊用戶意圖，生成更自然、流暢的對話。

2.文本生成：通過優化LLM作為Q函數，我們可以改進文本生成任務，使其更加符合用戶期望，同時保持語法正確性和信息準確性。

3.通用人工智能（AGI）：LLM作為Q函數的概念可能有助于構建更智能、更通用的人工智能系統。通過將LLM與強化學習方法相結合，我們可以更好地實現通用性。

對AI研究方向的啟示

這篇論文為未來AI研究方向提供了一些啟示。

1.跨領域思考：將不同領域的理論和方法相互結合，可能會產生令人意想不到的新發現。我們應該鼓勵跨領域的思考和合作。

2.從不同視角審視問題：將LLM視為Q函數是一個非傳統的視角，但它為我們提供了新的思考方式。我們應該不斷嘗試從不同的視角審視問題，以尋找更好的解決方案。

總之，這篇論文不僅在理論上拓寬了我們對LLM的認知，也為實際應用提供了新的思路。它對于推動自然語言處理、對話系統和通用人工智能的發展具有積極的影響。

參考資料：https://arxiv.org/pdf/2404.12358.pdf

本文轉載自??大噬元獸??，作者： FlerkenS ????