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Introduction

dSFT已经被可以提升模型的指令遵循能力的准确性，但是student model 不会超过 teacher model。

作者认为 dSFT虽然可以让模型更好的理解用户意图，但是无法与人类的偏好进行对齐。比如说用dSFT后的模型，对于同一条Instruction回答10次，他可能每次的回答都不一样，能输出真正满足用户偏好（比如说有帮助的、详细的、安全的）回答的概率很低。

在本文中，作者通过对Mistral 7B 在ultraChat dSFT与在ultra Feedback dDPO，可以得到与LLaMA70B-chat类似的性能，如下图。

但是作者考虑到不同类别数据混合可能会造成性能下降与冗余，没有对安全性进行对齐。

Method

如上图，一共分为三个部分：dSFT、AIF、dDPO。

Distilled Supervised Fine-Tuning(dSFT) ： dSFT实际上与之前的SFT要做的事情是一样的，都是通过老师模型去蒸馏学生的模型的训练数据，给学生模型训练，但是SFT的指代范围更宽泛，作者通过dSFT更精确的描述此过程。

AI Feedback through Preferences（AIF）：这个过程一般指人类提供一个额外的偏好信号（如排名）去align LLM。在本文中作者用GPT4去模拟人类的偏好。

具体来说是作者通过UltraFeedback这个数据集通过的prompt作为输入，让现有的模型来response，如Claude、Falcon、LLaMA等模型，这样的话，一个prompt，就对应了不同模型的多个response，然后通过GPT-4对这些prompt打分，取出每个prompt对应的分数最高的prompt，然后随机sample 一个相对来说低分的prompt。
这样就得到了最终的feedback dataset （x, y_w(高分d回答), yl（低分回答））

Distilled Direct Preference Optimization（dDPO） ：

相当于加载了两个模型，一个模型不需要计算梯度，然后做了四次 forward /iter
原文：https://arxiv.org/pdf/2310.16944.pdf