通过胜率理解偏好学习的理论与优化方法

偏好学习的核心：胜率视角

偏好学习（即通过偏好对比数据对齐生成模型）尚未达到分类或密度估计等任务的成熟度。为此，本文从成对偏好数据的抽样分布出发构建理论框架，证明生成模型的唯一合理评估指标是胜率（win rate），因其同时尊重数据分布中的偏好与流行度。

方法分类与理论分析

1. 胜率优化方法（WRO）

2. 包括 RLHF、NLHF 等，其共同理论优势为：

3. 保证模型性能与偏好数据的一致性

4. 提供对数据分布偏差的鲁棒性

5. 本文提出新的 WRO 实例，扩展现有方法范畴。

6. 非胜率优化方法（非 WRO）

7. 如 DPO（直接偏好优化）或对偏好样本的监督微调（SFT），存在理论缺陷：

8. 无法保证与数据分布的严格对齐

9. 对采样偏差敏感

10. 提出改进建议以弥补局限性。

实践挑战与优化启示

• WRO 方法实际表现常受优化困难制约，实验表明优化成功率比目标函数设计更能预测性能。

• 未来研究方向应聚焦：

• 将非 WRO 方法向 WRO 理论对齐

• 或改进 WRO 目标的优化策略

本文通过胜率视角统一了偏好学习的理论分析，为现有方法提供评估标准，并指导后续研究路径。

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