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大模型应用

有偏好数据时如何选择与执行 DPO…

当已有偏好对或点赞/点踩反馈、需要选择偏好优化方法或调试 DPO 超参时，按数据形态选方法并配置训练。

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GDI C 49/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

有偏好数据时如何选择与执行 DPO 家族通用

解决思路

  1. 按数据形态选方法：有偏好对时默认用 DPO，β=0.1，学习率 5e-7–1e-6，训练 1–2 个 epoch。
  2. 注意 DPO 的学习率要低于产出该 SFT checkpoint 的 SFT 学习率；把 SFT 量级的学习率直接搬到 DPO 是最常见的错误配置。
  3. 内存受限或没有单独的 SFT checkpoint 时用 ORPO：它无需 reference model，把 SFT 与偏好目标融合进一个 loss，省去单独 SFT 阶段和 DPO 的 reference model 显存开销。
  4. 反馈是非配对的二元信号（点赞/点踩）时用 KTO：每个样本一个二元标签，无需配对；不要为了用 DPO 而把非配对反馈强行合成配对。
  5. 出现长度偏置且有余力做超参扫描时用 SimPO：它无需 reference model，能修正 DPO 的长度偏置，但其公开收益是在调优扫描下的上限，需按扫描网格调参才能复现。
  6. 不要在生产流程中使用经典 RLHF（reward model + PPO）：在前沿实验室之外它已退役，上述方法对相同数据形态都更便宜且支持更好。
  7. 不要花太多精力在 DPO 变体对比上：2026 年 240 次 H100 运行的研究（arXiv 2603.19335）显示 loss 函数选择约值 1 个百分点，模型规模约值 50 个百分点，20 个 DPO 变体中没有一个胜过原版 DPO。
  8. 方法排名会随规模反转：小规模试点中胜出的变体在部署规模下可能落败，因此必须在目标部署规模上验证排名后再信任它。
  9. 对任何不在方法选择表内的变体选择建议（包括声称某变体“胜出”的建议），在目标部署规模验证前都视为未证实。
  10. 生产环境采用迭代式 on-policy DPO，而非静态数据集上的单次离线 DPO：1) 从当前策略 checkpoint 采样补全；2) 用 reward model、judge 或任务评分器对补全打分或排序；3) 以当前 checkpoint 作为 reference model 跑一轮 DPO；4) 产出的 checkpoint 同时成为下一轮的新策略和新 reference。
  11. 重复上述迭代：每轮的 reference model 是上一轮的输出，而不是固定的初始 checkpoint，以保持偏好信号 on-policy、避免对日益过时的分布打分。
  12. 把单次 DPO 当作合理的第一轮迭代即可，但不要当作完整流水线；第一个 checkpoint 产出后至少再规划一轮。
  13. 构建 DPO/ORPO 配对时使用同一任务的通过 vs 失败轨迹（同一底层任务的两次尝试），而不是从不同任务中抽取的不相关最好/最差样本。
  14. 在轨迹集合中，被拒样本选在奖励分布的 μ−2σ 处，绝不要选最小值；朴素的 best-vs-worst（最高奖励 vs 绝对最小值）构造会随规模增大而退化，μ−2σ 对同样的规模敏感性更稳健。
  15. 实现配对选择：sorted_by_reward = sort(trajectories, key=reward)；chosen = sorted_by_reward[-1]；mu, sigma = mean(rewards), stdev(rewards)；rejected = closest(sorted_by_reward, mu - 2 * sigma)，而不是 sorted_by_reward[0]。
  16. 把评分轨迹转成配对的具体机制（包括拒绝采样和 judge 打分的 delta 选择）参考 trace-to-training-data。
  17. 各方法的完整 TRL 配置块（DPOConfig、ORPOConfig、KTOConfig 及 SimPO 扫描网格）、Unsloth 封装和灾难性遗忘说明见 references/method-configs.md，配置沿用 lora-qlora-recipes 的 references/unsloth-trl-mapping.md 中当前 TRL API 约定（用 processing_class，而非 tokenizer=）。
  18. 若偏好调优后的 checkpoint 丢失通用能力，通常是学习率过高；修复方法几乎总是把学习率降到方法选择表中范围的低端，再考虑其他补救措施。

适用边界 · 注意事项