DPO的损失函数是什么，第一步的loss为多少？
DPO的损失函数通常设计为最大化策略模型（即正在训练的模型）对偏好数据（chosen）和非偏好数据（rejected）之间的预测差异。具体来说，损失函数可以通过比较策略模型和参考模型（通常是冻结的，不参与训练）在偏好数据和非偏好数据上的预测得分来构建。参考模型的作用是在训练过程中提供一个稳定的基准，以确保策略模型的更新不会偏离太远。
katex is not defined 其中：

  • katex is not defined 表示策略模型，即正在训练的模型，其参数为 katex is not defined。
  • katex is not defined 表示参考模型，其参数在训练过程中保持固定。
  • katex is not defined 表示从偏好数据集 katex is not defined 中随机抽取一个样本，其中 katex is not defined 是输入提示语（prompt）
  • katex is not defined 是偏好的响应（chosen），katex is not defined 是非偏好的响应（rejected）。
  • katex is not defined 是Sigmoid函数，用于将输入转换为概率。
  • katex is not defined 是一个超参数，用于控制策略模型和参考模型之间差异的重要性。

根据公式，第一步 katex is not defined，所以损失等于log2。