摘要

本文是一篇关于大型语言模型(LLM)对齐方法比较的研究论文，重点比较了两种主流RLHF(基于人类反馈的强化学习)方法：基于奖励的PPO(近端策略优化)和无奖励的DPO(直接偏好优化)。论文通过理论分析和实证研究，挑战了学术界普遍认为DPO优于PPO的观点。作者首先从理论上分析了DPO的基本局限性，证明DPO可能会找到偏离分布的解决方案；随后通过实验研究确定了PPO在微调LLM时的关键因素，包括优势归一化、大批量大小和参考模型的指数移动平均更新等。在对话生成和代码生成等多个测试基准上的实验结果表明，经过优化的PPO在所有情况下都能超越DPO等其他对齐方法，并在具有挑战性的代码竞赛任务中取得了最先进的结果。特别是在CodeContest数据集上，作者的34B参数PPO模型的表现超过了AlphaCode-41B，10@1k指标从16.4%提升到22.4%。

与问题相关的信息提取

这篇论文详细比较了两种主要的LLM对齐方法：PPO和DPO。以下是论文的主要内容：

1. 研究背景与问题：

   • 当前RLHF是最广泛使用的LLM对齐方法，分为基于奖励和无奖励两类
   • ChatGPT和Claude等成功应用采用基于奖励的PPO方法，而学术基准测试中最佳结果往往来自无奖励的DPO方法
   • 论文提出两个关键问题：DPO是否真的优于PPO？为什么PPO在学术基准测试中表现不佳？

2. 理论分析：

   • 作者证明DPO可能会找到偏向利用分布外(OOD)响应的解决方案
   • 理论证明表明PPO找到的任何解决方案也能最小化DPO目标，但反之不成立
   • DPO虽然避免了奖励建模，但仍然存在OOD样本的错误规范问题

3. 实证研究：

   • 通过合成场景验证，DPO在偏好数据集覆盖有限时会分配更高概率给未见过的数据点
   • 在真实偏好数据集上，DPO性能受模型输出与偏好数据集之间的分布偏移显著影响
   • 通过消除这种分布偏移可以提高DPO性能

4. PPO关键因素：

   • 优势归一化对PPO性能至关重要
   • 大批量大小有助于稳定训练
   • 参考模型的指数移动平均更新提高了性能
   • 这些因素共同解释了为什么PPO在学术基准测试中表现不佳

5. 实验结果：

   • 在对话生成和代码生成等多个测试基准上，优化后的PPO一致超越DPO
   • 在CodeContest数据集上，34B参数PPO模型的表现超过了AlphaCode-41B
   • 实验涵盖了不同的反馈类型和难度级别

6. 方法论：

   • 论文详细介绍了PPO和DPO的算法原理和实现细节
   • 分析了语言模型、SFT(监督微调)和RLHF的基本概念
   • 提供了理论证明和实验设计的完整细节

论文的结论是，经过适当优化的PPO能够在所有测试场景中超越DPO，这挑战了学术界普遍认为DPO优于PPO的观点。

相关网页链接

论文中提到的代码仓库链接：

1. https://github.com/openpsi-project/ReaLHF - 作者公开的代码实现

相关图片提取

1. 图片1
   • Title: 合成场景中的偏好数据集覆盖和策略概率分布图
   • Content: 展示了偏好数据集覆盖、参考策略、PPO策略、DPO策略和学习奖励值的对比。图中深色表示偏好数据中存在的数据点，浅色表示不包含的数据点。红色和橙色圆圈标记的数据点虽然不在偏好数据集中，但DPO为这些点分配了比参考模型更高的概率，而PPO为这些点分配了较低概率并学习了最优策略。
   • Source: 论文作者
   • Link: 未知

这篇论文提供了完整的理论分析、实验设计和结果，详细阐述了PPO和DPO在LLM对齐中的比较研究，对理解和改进LLM对齐方法具有重要价值。

摘要

本论文对比了两种主要的大型语言模型(LLM)对齐方法：基于奖励的PPO(Proximal Policy Optimization)和无奖励的DPO(Direct Preference Optimization)。虽然在学术基准测试中DPO常获得最佳结果，而实际应用中如ChatGPT和Claude则使用PPO，作者通过理论和实证研究探究了"DPO是否真的优于PPO"这一问题。研究发现DPO存在基本局限性，可能会发现利用分布外响应的有偏解决方案，且其性能受模型输出与偏好数据集之间分布偏移的显著影响。作者通过消融研究确定了PPO最佳性能的关键因素，包括优势归一化、大批量大小和参考模型的指数移动平均更新。在对话生成和代码生成等多种任务的实验中，PPO始终优于DPO，特别是在最具挑战性的代码竞赛任务中，PPO实现了最先进的结果，在CodeContest数据集上将10@1k指标从16.4%提高到22.4%。

与问题相关的信息提取

论文主要探究了PPO和DPO两种LLM对齐方法的性能对比，以下是相关实验设计、结果和关键图表的详细内容：

实验设计

1. 理论分析：作者首先从理论上分析了DPO的局限性，证明DPO可能会找到利用分布外(OOD)响应的有偏解决方案。

2. 合成场景验证：设计了一个合成场景，创建了大小为8的离散提示和响应空间，使用MLP模型表示策略和奖励模型，手动设置最优响应为对角索引，并随机创建偏好数据集。

3. 真实数据集实验：

   • 使用Anthropic HH数据集进行对话生成任务
   • 使用CodeContests和APPS数据集进行代码生成任务
   • 比较了PPO、DPO、迭代DPO和SFT等方法的性能

4. PPO关键因素研究：通过消融研究确定了影响PPO性能的关键因素，包括优势归一化、大批量大小和参考模型的指数移动平均更新等。

5. 分布偏移实验：研究了DPO在不同分布偏移情况下的性能表现。

实验结果

1. 合成场景结果：

   • 图1显示DPO在偏好数据集未覆盖的区域分配了较高概率，而PPO则学习到了最优策略。
   • DPO在分布外样本上表现出偏差，直接影响了学习策略的质量。

2. 对话生成任务结果：

   • 表2显示PPO在Anthropic HH数据集上的胜率为54.3%，优于DPO的45.7%。
   • 表3显示PPO在所有测试中始终优于DPO，特别是在更具挑战性的任务中。

3. 代码生成任务结果：

   • 表4显示在APPS数据集上，PPO的pass@1性能为20.4%，优于DPO的18.5%。
   • 在CodeContests数据集上，PPO-34B模型达到了22.4%的10@1k性能，优于AlphaCode-41B的16.4%。

4. PPO关键因素研究结果：

   • 表5显示了不同PPO组件对性能的影响，其中优势归一化、大批量大小和参考模型的指数移动平均更新是最关键的因素。

5. 分布偏移实验结果：

   • 图2显示DPO的性能受到模型输出与偏好数据集之间分布偏移的显著影响。
   • 当使用更接近偏好数据分布的模型生成的样本时，DPO的性能得到了改善。

关键结论

1. PPO在所有测试场景中都优于DPO，特别是在更具挑战性的任务中。
2. DPO存在基本局限性，容易受到分布偏移的影响。
3. 通过正确实现和调整关键因素，PPO可以在学术基准测试中取得最先进的结果。
4. 在代码竞赛任务中，PPO-34B模型实现了最先进的性能，超过了AlphaCode-41B。

这些结果表明，虽然DPO在学术界受到广泛关注，但PPO在正确实现的情况下能够提供更好的性能，特别是在更复杂和具有挑战性的任务中。

相关网页链接

无网页链接信息。

相关图片提取

1. 图片1

   • Title: 合成场景中的偏好数据集覆盖、策略概率分布和学习奖励值
   • Content: 展示了偏好数据集覆盖情况、参考模型、PPO和DPO的策略概率分布以及学习奖励的值。图中深色表示偏好数据中存在的数据点，浅色表示不包含的数据点。红色和橙色圆圈标记的数据点虽然未被偏好数据集覆盖，但DPO为这些点分配了较高概率，而PPO则为这些点分配了低概率并学习了最优策略。
   • Source: 论文作者
   • Link: 未知

2. 图片2

   • Title: DPO在不同分布偏移情况下的性能表现
   • Content: 展示了DPO的性能如何受到模型输出与偏好数据集之间分布偏移的影响。图表显示当使用更接近偏好数据分布的模型生成的样本时，DPO的性能得到了改善。
   • Source: 论文作者
   • Link: 未知

摘要

这篇论文《Is DPO Superior to PPO for LLM Alignment? A Comprehensive Study》对比了两种主流的大语言模型(LLM)对齐方法：基于奖励的PPO(Proximal Policy Optimization)和无奖励的DPO(Direct Preference Optimization)。虽然学术界基准测试中DPO表现优异，但实际应用中如ChatGPT和Claude都使用PPO。作者通过理论分析和实验研究揭示了DPO的基本局限性，并探索了PPO在LLM微调中的关键成功因素。理论分析表明DPO可能会找到有偏的解决方案，利用分布外(OOD)响应；实验证明DPO性能受模型输出与偏好数据集之间分布偏移的显著影响。通过对PPO算法组件的消融研究，作者发现了优化PPO性能的关键因素，包括优势归一化、大批量大小和参考模型的指数移动平均更新。在对话生成和代码生成等多种任务上的实验表明，PPO在所有测试中都优于DPO，特别是在最具挑战性的代码竞赛任务中，PPO实现了最先进的结果。

与PPO和DPO相关的理论基础和数学推导

DPO的理论基础与数学推导

1. DPO的基本原理：
   DPO避免了显式学习奖励模型，而是直接在偏好数据上优化策略。论文推导了RLHF目标函数的闭式解，揭示了奖励r(x,y)与最优语言模型π*(y|x)之间的关系：

   π*(y|x) = (1/Z(x))·πref(y|x)·exp(r(x,y)/β)

   其中Z(x)是仅依赖于提示x的分区函数。

2. DPO的数学推导：
   根据上述关系，如果πθ最大化Jrφ(πθ)，则底层奖励可以通过以下方式推导：

   rφ(x,y) = β·log(πθ(y|x)/πref(y|x)) + C(x)

   其中C:X→R是标量函数。这使得可以用策略πθ重新参数化奖励学习损失函数，得到DPO损失函数：

   LDPO(πθ) = -E(x,yw,yl)~D[log σ(β(log(πθ(yw|x)/πref(yw|x)) - log(πθ(yl|x)/πref(yl|x))))]

PPO的理论基础

1. PPO在RLHF中的应用：
   PPO作为一种基于奖励的方法，首先在偏好数据上学习奖励模型rφ，然后使用这个奖励模型来优化策略。RLHF的目标函数为：

   Jr(πθ) = Ex~pdata,y~πθ[r(x,y) - β·log(πθ(y|x)/πref(y|x))]

   其中r是反映人类偏好的奖励函数，πref是用于正则化πθ的参考模型，β是控制正则化程度的常数。

2. 奖励模型学习：
   当r未知时，从人类标记数据中学习奖励模型rφ∈R来近似r。通常的做法是收集偏好对数据集D={(x,yw,yl)}，其中yw和yl是对x的响应，分别被人类标记为"胜"和"负"。偏好数据集的分布假设遵循Bradley-Terry模型：

   Pφ(yw≻yl|x) = exp(rφ(x,yw))/(exp(rφ(x,yw))+exp(rφ(x,yl))) = σ(rφ(x,yw)-rφ(x,yl))

   奖励模型通过最小化负对数似然来训练：

   LR(rφ) = -E(x,yw,yl)~D[log σ(rφ(x,yw)-rφ(x,yl))]

DPO的局限性理论证明

1. 定理4.1：
   给定真实奖励r和偏好数据集D，令ΠPPO为通过在D上训练奖励模型rφ并运行PPO来优化Jrφ(θ)所产生的策略类。令ΠDPO为通过最小化DPO目标函数所产生的策略类。结论是：ΠPPO是ΠDPO的真子集。

2. 证明要点：

   • 首先证明ΠPPO⊆ΠDPO：任何PPO找到的解也最小化DPO目标函数
   • 然后通过反例证明ΠPPO⊊ΠDPO：存在DPO找到的解πDPO∈ΠDPO，但它不能最大化PPO的RL目标函数

3. DPO局限性的根本原因：
   奖励错误规范的根本原因是偏好数据集的分布覆盖范围有限。虽然DPO避免了训练奖励模型，但它仍然在分布外(OOD)样本上存在错误规范问题，只是以不同的方式表现。具体来说，DPO可能会发展出偏向未见响应的偏置分布，直接影响学习策略的质量。相比之下，PPO可以利用仅提示数据并生成超出偏好数据集分布的响应，在训练过程中，πθ和πref之间的KL散度可以为这些生成的样本提供额外的正则化。

4. 合成场景的实证验证：
   论文设计了一个合成场景来验证定理4.1。结果表明，DPO在偏好数据集未覆盖的区域分配了较高的概率，而PPO则对这些标记的数据点分配较低的概率，学习了最优策略。

与问题相关的网页链接

无与问题有关的网页链接。

与问题相关的图片

1. 图片1：

   • Title: 合成场景中的偏好数据集覆盖、策略概率分布和学习奖励值
   • Content: 展示了偏好数据集覆盖范围、πref、πPPO、πDPO的策略概率分布以及学习奖励的值。第一张图中，深色表示偏好数据中存在的数据，浅色表示不包含的数据点。虽然用红色圆圈和橙色圆圈标记的数据点未被偏好数据集覆盖，但DPO与参考模型相比为这些数据点分配了更高的概率。PPO为标记的数据点分配低概率并学习了最优策略。
   • Source: 论文作者
   • Link: 未知

2. 表格1：

   • Title: DPO可以最小化损失但产生意外策略的无状态反例
   • Content: 展示了三个动作的无状态反例，其中DPO可以最小化损失但产生意外策略。PPO不会产生πDPO，因为πref强制输出y3的概率为零。
   • Source: 论文作者
   • Link: 未知

摘要

本论文对比了两种主流的大型语言模型(LLM)对齐方法：基于奖励的PPO(Proximal Policy Optimization)和无奖励的DPO(Direct Preference Optimization)。研究发现，尽管DPO在学术基准测试中表现良好，但PPO在实际应用中可能更为有效。论文通过理论和实证分析揭示了DPO的基本局限性，如可能找到利用分布外(OOD)响应的偏差解决方案，且其性能受模型输出与偏好数据集之间分布偏移的显著影响。作者对PPO的算法组件进行了消融研究，发现了影响PPO在RLHF(基于人类反馈的强化学习)中表现的关键因素，包括优势归一化、大批量大小和参考模型的指数移动平均更新。在对话生成和代码生成等多种任务的广泛实验中，PPO始终优于DPO，特别是在最具挑战性的代码竞赛任务中，PPO实现了最先进的结果，如在CodeContest数据集上，34B参数的PPO模型将10@1k指标从16.4%提高到22.4%，超过了AlphaCode-41B。

与PPO优化技巧相关的信息

1. 优势归一化(Advantage Normalization)：
   论文指出优势归一化是PPO在RLHF中获得最佳性能的关键因素之一。优势归一化可以稳定训练过程，减少梯度方差，使模型更容易收敛到更好的解决方案。这是通过对计算出的优势值进行标准化处理实现的，使其具有零均值和单位方差。

2. 大批量大小(Large Batch Size)：
   研究发现，使用较大的批量大小对PPO的性能有显著影响。大批量可以提供更稳定的梯度估计，减少训练中的噪声，特别是在处理复杂的语言生成任务时。作者通过消融研究证明，增加批量大小能够提高PPO的效果。

3. 参考模型的指数移动平均更新(Exponential Moving Average Update for Reference Model)：
   论文强调了参考模型更新策略的重要性。使用指数移动平均(EMA)更新参考模型，而不是简单地复制当前策略模型的参数，可以提供更平滑的正则化效果。这种方法可以防止模型过度偏离初始分布，同时允许它逐渐适应新的优化目标。

4. PPO的优势：
   与DPO相比，PPO可以利用仅有提示的数据，并生成超出偏好数据集分布的响应。在训练过程中，πθ和πref之间的KL散度可以为这些生成的样本提供额外的正则化。这使得PPO在处理分布外数据时更加稳健。

5. 实验结果：
   论文通过广泛实验证明，经过这些优化技巧改进的PPO在所有测试场景中都优于DPO。特别是在代码生成任务中，优化后的PPO实现了最先进的结果，在CodeContest数据集上将10@1k指标从16.4%提高到22.4%。

这些优化技巧共同作用，使PPO能够在LLM对齐任务中发挥最佳性能，克服了之前在学术基准测试中表现不佳的问题。

相关网页链接

由于提供的网页内容中没有包含可点击的链接，因此无法提供相关网页链接。

相关图片

网页中提到了一张图片(Figure 1)，展示了偏好数据集覆盖范围、πref、πPPO、πDPO的策略概率分布以及学习到的奖励值在合成场景中的表现。该图说明了DPO如何对未包含在偏好数据集中的数据点分配较高概率，而PPO则对这些标记的数据点分配较低概率并学习最优策略。

图片链接: 未知
Title: 偏好数据集覆盖与不同策略分布比较
Content: 展示了偏好数据集覆盖范围、πref、πPPO、πDPO的策略概率分布以及学习到的奖励值在合成场景中的表现
Source: 论文作者
Link: 未知

网页内容摘要

该网页是关于ReaL（ReaLlocation）项目的GitHub仓库页面，但该仓库已被归档，开发已转移至AReaL仓库。ReaL是一个为大型语言模型(LLMs)设计的高效RLHF训练分布式系统，是ICML 2024口头报告论文《Is DPO Superior to PPO for LLM Alignment? A Comprehensive Study》的实验库。

ReaL引入了"参数重分配"的创新方法，可在训练过程中动态地跨集群重新分配LLM参数并调整并行化策略。通过为每个计算工作负载优化分配和并行性，ReaL与现有开源系统相比实现了显著更高的PPO训练吞吐量。随着GPU数量增加，模型规模可从LLaMA 7B扩展到LLaMA 70B。

系统特点包括：大规模高吞吐量的SFT/奖励建模/DPO/PPO/生成能力、MoE模型训练和生成、PPO技巧支持以及最先进的RLHF算法。其亮点在于效率（通过参数重分配实现最先进的训练吞吐量）、易用性（与HuggingFace无缝集成）和灵活性（支持多种RLHF算法和自定义算法）。

与问题相关的信息提取

关于PPO和DPO性能对比的信息，网页中提到这个仓库是用于运行ICML 2024论文《Is DPO Superior to PPO for LLM Alignment? A Comprehensive Study》(https://arxiv.org/pdf/2404.10719)的实验库。这表明该仓库包含了比较DPO和PPO性能的实验代码和可能的结果。

网页中展示了一张吞吐量比较图表，显示随着GPU数量增加，模型规模从LLaMA 7B扩展到LLaMA 70B时的性能表现。不过，这张图表主要展示的是ReaL系统的吞吐量性能，而非直接比较PPO和DPO的性能差异。

网页还提到该系统支持多种RLHF算法，包括DPO、PPO、RAFT等，并允许添加自定义算法如ReMax、GRPO等。

然而，网页本身并没有直接提供PPO和DPO性能对比的详细表格或图表。要获取这些信息，需要查看网页中引用的论文《Is DPO Superior to PPO for LLM Alignment? A Comprehensive Study》或者访问已转移的新仓库AReaL。

与问题相关的网页链接

1. AReaL - "Our development has been moved to [AReaL]"
2. Documentation - "Documentation"
3. Paper - "Paper"
4. WeChat (微信) Group - "WeChat (微信) Group"
5. Throughput Comparison - "Throughput Comparison"
6. GRPO - "GRPO"
7. ReMax - "ReMax"
8. Reference Model EMA - "Reference Model EMA"
9. external reward signal - "external reward signal"
10. hands-on examples - "hands-on examples"

与问题相关的图片提取

1. Title: ReaL Logo
   Content: ReaL项目的标志图像
   Source: openpsi-project
   Link: /openpsi-project/ReaLHF/raw/main/docs/source/images/real_logo.svg

2. Title: Throughput Comparison
   Content: 展示随着GPU数量增加，模型规模从LLaMA 7B扩展到LLaMA 70B时的吞吐量比较图表
   Source: openpsi-project
   Link: /openpsi-project/ReaLHF/raw/main/docs/source/images/vws.svg

注意：虽然网页中有图片，但没有直接展示PPO和DPO性能对比的图表。要获取这些信息，需要查看网页中引用的论文或访问新的AReaL仓库。

摘要

这篇论文对比了两种主流的大语言模型(LLM)对齐方法：基于奖励的PPO(Proximal Policy Optimization)和无奖励的DPO(Direct Preference Optimization)。作者通过理论和实证研究质疑了DPO在学术基准测试中表现优于PPO的现象。研究发现DPO存在基本局限性，可能会找到偏向于分布外响应的有偏解决方案，其性能受到模型输出与偏好数据集之间分布偏移的显著影响。作者通过消融研究确定了PPO最佳性能的关键因素，包括优势归一化、大批量大小和参考模型的指数移动平均更新。在对话生成和代码生成等多种任务的广泛实验中，PPO始终优于DPO。特别是在最具挑战性的代码竞赛任务中，作者的34B参数PPO模型超越了AlphaCode-41B，将10@1k指标从16.4%提高到22.4%，达到了最先进的结果。这项研究表明，当正确实现时，PPO可以在所有测试场景中超越DPO，为LLM对齐方法的选择提供了重要参考。

与问题相关的信息提取

论文的实验结果部分主要集中在对DPO和PPO两种对齐方法的全面比较上。以下是从网页内容中提取的相关信息：

1. 理论分析结果：作者在第4节中通过理论分析证明了DPO可能会找到偏向于分布外响应的有偏解决方案。定理4.1表明，任何通过PPO找到的解决方案也能最小化DPO目标，但反之则不成立，即PPO解决方案是DPO解决方案的真子集。

2. 合成场景验证：作者设计了一个合成场景来验证定理4.1，创建了离散的提示和响应空间，并通过MLP模型化策略和奖励模型。结果显示DPO在分布外样本上表现出偏差，而PPO通过KL散度正则化能够更好地处理这些样本。

3. 实验结果：论文提到PPO在所有测试场景中都优于DPO，特别是在代码竞赛任务中，34B参数的PPO模型超越了AlphaCode-41B，将10@1k指标从16.4%提高到22.4%。

4. 关键因素：通过消融研究，作者确定了PPO最佳性能的关键因素，包括优势归一化、大批量大小和参考模型的指数移动平均更新。

5. 表格数据：网页内容中提到了表格1，展示了一个状态无关的反例，说明DPO可以最小化损失但产生意外策略。然而，网页内容中并未直接展示表格2、表格3、表格4和表格5的具体内容。

6. 图表：网页中包含图1，展示了偏好数据集覆盖范围、参考策略、PPO策略、DPO策略的概率分布以及学习奖励的值在合成场景中的表现。

需要注意的是，网页内容中并未完整展示论文中的表格2、表格3、表格4和表格5，这些可能包含了更详细的实验结果数据。网页内容主要包括论文的摘要、引言、相关工作、预备知识以及对DPO局限性的理解部分，但缺少完整的实验结果章节。

相关网页链接

网页中提到了以下链接：

1. https://github.com/openpsi-project/ReaLHF - 作者公开的代码仓库

相关图片

图片1：

• title: 偏好数据集覆盖与策略分布比较
• content: 展示了偏好数据集覆盖范围、策略概率分布(πref, πPPO, πDPO)以及学习奖励在合成场景中的值。第一个图中，深色代表偏好数据中存在的数据，浅色表示未包含的数据点。虽然红色圆圈和橙色圆圈标记的数据点未被偏好数据集覆盖，但DPO相比参考模型为这些数据点分配了更高的概率。PPO为标记的数据点分配低概率并学习最优策略。
• source: 论文作者
• link: 未知

无与问题有关的内容：网页中没有完整展示论文中的表格2、表格3、表格4和表格5的内容，这些表格可能包含了详细的实验结果数据。

网页内容摘要

这篇论文《Is DPO Superior to PPO for LLM Alignment? A Comprehensive Study》对比了两种主流的大语言模型(LLM)对齐方法：基于奖励的PPO(Proximal Policy Optimization)和无奖励的DPO(Direct Preference Optimization)。虽然学术界常认为DPO表现更佳，但实际上ChatGPT等成功应用都使用PPO。作者通过理论和实证研究发现，DPO存在根本性局限，可能会利用分布外响应产生有偏解。研究表明，PPO性能可通过优化关键因素(如优势归一化、大批量和指数移动平均更新)显著提升。在对话生成和代码生成等多种任务上的实验表明，经过优化的PPO在所有测试中都优于DPO，特别是在代码竞赛任务中，34B参数的PPO模型超越了AlphaCode-41B，将10@1k指标从16.4%提升至22.4%。

与问题相关的信息提取

论文中实验部分的内容主要集中在对话生成、代码生成和消融实验上。根据网页内容，我可以提取以下关键信息：

1. 实验范围：论文在多个RLHF测试平台上对比了DPO和PPO，包括对话生成和代码生成任务。

2. 代码竞赛实验结果：在CodeContest数据集上，作者的34B参数PPO模型超越了AlphaCode-41B，将10@1k指标从16.4%提升至22.4%。这是论文中提到的表格4(CodeContests实验结果)的部分内容。

3. PPO关键优化因素：通过消融研究，作者发现了PPO在RLHF中表现最佳的几个关键因素，包括优势归一化(advantage normalization)、大批量(large batch size)和参考模型的指数移动平均更新(exponential moving average update for the reference model)。这些可能是表格5(PPO消融实验结果)的部分内容。

4. 实验结果总结：实验表明PPO在所有测试中都能超越其他对齐方法，并在具有挑战性的代码竞赛中达到最先进的结果。

然而，网页内容中没有提供表格2(对话生成实验结果)和表格3(代码生成实验结果)的具体数据。只有表格1展示了一个理论分析中的反例，与实验结果无关。网页内容主要包含论文的摘要、引言、相关工作和理论分析部分，而没有完整展示实验部分的详细内容和表格数据。

相关网页链接

网页中提到的相关链接：

1. https://github.com/openpsi-project/ReaLHF - 作者公开的代码仓库

相关图片提取

网页中只有一张与问题相关的图片：

1. Title: 图1 - 合成场景中的偏好数据集覆盖和策略概率分布
   Content: 展示了偏好数据集覆盖、参考策略(π_ref)、PPO策略(π_PPO)、DPO策略(π_DPO)的概率分布以及学习到的奖励值。图中显示DPO对未被偏好数据集覆盖的数据点(红色和橙色圆圈标记)分配了较高概率，而PPO则对这些数据点分配低概率并学习到最优策略。
   Source: 论文作者
   Link: 未知

无与问题有关的其他图片。网页中没有展示表格2、表格3、表格4和表格5的图片内容。