A really good and concise deep dive into RLHF in LLM post-training, Proximal Policy Optimization (PPO), and Group Relative Policy Optimization (GRPO)
https://yugeten.github.io/posts/2025/01/ppogrpo/
#llm

https://www.anthropic.com/research/tracing-thoughts-language-model
Anthropic 这个 LLM Interpretability 的研究得到了不少有趣的结论。想要 TLDR 可以读这篇博客；有兴趣可以看看两篇对应的论文，有更多细节并且页面交互做得不错。 #llm

https://transformer-circuits.pub/2025/attribution-graphs/biology.html
https://transformer-circuits.pub/2025/attribution-graphs/methods.html

https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/the-philosophy-of-software-design

A Philosophy of Software Design 作者 John Ousterhout 做客 The Pragmatic Engineer. #podcast #software_design

https://arxiv.org/abs/2305.18290 #llm #ai

今天深入学习了 DPO，再次感叹扎实的数学功底对 AI/ML Research 的重要性……

原始的 RLHF 是用 pairwise human preference data（A 和 B 哪个更好）去训练一个 reward model，然后用 RL 来训练主 model，objective 是 maximize reward / minimize negative log likelihood 加上 regularization。比如 PPO 就是通过新旧 policy 之间的 KL Divergence 来做 regularization。而且还需要一个 critic model 来预测 reward。这套流程涉及多个模型，而 RL 又是出了名的难搞。

DPO 的思路是，观察到 RLHF 的 objective 本质上是 minimize loss over (latent) reward function，通过一番 reparameterization 等数学推导，重新设计了一个 minimize loss over policy 的 objective，直接绕过了中间这个 reward model，让 gradient update 直接增加 winner response 的概率并降低 loser response 的概率，大幅简化了流程。

拓展阅读：
- KTO: 更进一步，不需要 pairwise comparison，只用对 individual example 的 upvote/downvote 也可以学习到 preference。
- IPO: 解决 DPO 容易 overfit 的问题。