smol-course/pr_296/ja/unit2/2.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;DPOの理解&quot;,&quot;local&quot;:&quot;dpoの理解&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}">
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直接選好最適化（DPO）は、言語モデルを人間の好みに合わせるための簡素化されたアプローチを提供します。従来のRLHF（人間のフィードバックを用いた強化学習）メソッドとは異なり、DPOは別個の報酬モデルや複雑な強化学習アルゴリズムを必要とせず、選好データを使用してモデルを直接最適化します。
 <h2 class="relative group"><a id="dpoの理解" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#dpoの理解"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>DPOの理解</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-ufeazw">DPOは、選好の整合を人間の選好データに基づく分類問題として再定義します。従来のRLHFアプローチでは、別個の報酬モデルをトレーニングし、PPO（近接ポリシー最適化）などの複雑なアルゴリズムを使用してモデルの出力を整合させる必要があります。DPOは、好ましい出力と好ましくない出力に基づいてモデルのポリシーを直接最適化する損失関数を定義することで、このプロセスを簡素化します。</p> <p data-svelte-h="svelte-sv87hr">このアプローチは実際に非常に効果的であり、Llamaなどのモデルのトレーニングに使用されています。別個の報酬モデルや強化学習のステージを必要としないため、DPOは選好の整合をよりアクセスしやすく、安定したものにします。</p>  <h2 class="relative group"><a id="dpoの仕組み" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#dpoの仕組み"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 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class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#dpoのデータセット"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>DPOのデータセット</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-j7uihz">DPOのデータセットは、通常、選好または非選好として注釈された応答ペアを含むように作成されます。これは手動で行うか、自動フィルタリング技術を使用して行うことができます。以下は、単一ターンのDPO選好データセットの構造の例です：</p> <table data-svelte-h="svelte-kxaraa"><thead><tr><th>プロンプト</th> <th>選好</th> <th>非選好</th></tr></thead> <tbody><tr><td>…</td> <td>…</td> <td>…</td></tr> <tr><td>…</td> <td>…</td> <td>…</td></tr> <tr><td>…</td> <td>…</td> <td>…</td></tr></tbody></table> <p data-svelte-h="svelte-27vp2r"><code>Prompt</code>列には、<code>選好</code>および<code>非選好</code>の応答を生成するために使用されたプロンプトが含まれています。<code>選好</code>および<code>非選好</code>列には、それぞれ好ましい応答と好ましくない応答が含まれています。この構造にはバリエーションがあり、例えば、<code>system_prompt</code>や<code>Input</code>列に参照資料を含めることができます。<code>選好</code>および<code>非選好</code>の値は、単一ターンの会話の場合は文字列として、または会話リストとして表現されることがあります。</p> <p data-svelte-h="svelte-1m7fubg">Hugging FaceでDPOデータセットのコレクションを<a href="https://huggingface.co/collections/argilla/preference-datasets-for-dpo-656f0ce6a00ad2dc33069478" rel="nofollow">こちら</a>で見つけることができます。</p>  <h2 class="relative group"><a id="trlを使用した実装" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#trlを使用した実装"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>TRLを使用した実装</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-1lbpwo0">Transformers Reinforcement Learning（TRL）ライブラリは、DPOの実装を容易にします。<code>DPOConfig</code>および<code>DPOTrainer</code>クラスは、<code>transformers</code>スタイルのAPIに従います。</p> <p data-svelte-h="svelte-te9tlj">以下は、DPOトレーニングを設定する基本的な例です：</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600 " title="code excerpt" type="button"><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg> <div class="absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0"><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent; "></div> Copied</div></button></div> <pre class=""><!-- HTML_TAG_START --><span class="hljs-keyword">from</span> trl <span class="hljs-keyword">import</span> DPOConfig, DPOTrainer

&lt;CopyLLMTxtMenu containerStyle=<span class="hljs-string">&quot;float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;&quot;</span>&gt;&lt;/CopyLLMTxtMenu&gt;

<span class="hljs-comment"># 引数を定義</span>
training_args = DPOConfig(
    ...
)

<span class="hljs-comment"># トレーナーを初期化</span>
trainer = DPOTrainer(
    model,
    train_dataset=dataset,
    tokenizer=tokenizer,
    ...
)

<span class="hljs-comment"># モデルをトレーニング</span>
trainer.train()<!-- HTML_TAG_END --></pre></div> <p data-svelte-h="svelte-82lh99">DPOConfigおよびDPOTrainerクラスの使用方法の詳細については、<a href="../../../notebooks/ja/2_preference_alignment/../notebooks/ja/2_preference_alignment/dpo_finetuning_example.ipynb">DPOチュートリアル</a>を試してみてください。この実践ガイドでは、データの準備からトレーニングおよび評価まで、選好整合の実装方法を説明します。</p> <p data-svelte-h="svelte-1f4igtk">⏭️ チュートリアルを完了した後、別の選好整合技術について学ぶために<a href="./orpo">ORPOページ</a>を探索してください。</p> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/smol-course/blob/main/units/ja/unit2/2.md" target="_blank"><svg class="mr-1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M31,16l-7,7l-1.41-1.41L28.17,16l-5.58-5.59L24,9l7,7z"></path><path d="M1,16l7-7l1.41,1.41L3.83,16l5.58,5.59L8,23l-7-7z"></path><path d="M12.419,25.484L17.639,6.552l1.932,0.518L14.351,26.002z"></path></svg> <span data-svelte-h="svelte-zjs2n5"><span class="underline">Update</span> on GitHub</span></a>  <p></p> 
			
			<script>
				{
					__sveltekit_1lq7jru = {
						assets: "/docs/smol-course/pr_296/ja",
						base: "/docs/smol-course/pr_296/ja",
						env: {}
					};

					const element = document.currentScript.parentElement;

					const data = [null,null];

					Promise.all([
						import("/docs/smol-course/pr_296/ja/_app/immutable/entry/start.afa23ac6.js"),
						import("/docs/smol-course/pr_296/ja/_app/immutable/entry/app.27746c11.js")
					]).then(([kit, app]) => {
						kit.start(app, element, {
							node_ids: [0, 8],
							data,
							form: null,
							error: null
						});
					});
				}
			</script>