Machine learningDeep Learning, Language Models, RLHF Alternatives

Optimizācija ar tiešām izteiktām vēlmēm

Optimizācija ar tiešām izteiktām vēlmēm (Direct Preference Optimization, DPO) ir apmācības metode, ko 2023. gadā ieviesa Rafailovs et al. un kas saskaņo valodu modeļus ar cilvēku vēlmēm, neprasot skaidru atlīdzības modeli. Tieši optimizējot attiecībā uz vēlmju pāriem (labāka atbilde pret sliktāku atbildi), DPO vienkāršo apmācības procesu salīdzinājumā ar pastiprināšanas mācīšanos no cilvēku atsauksmēm (reinforcement learning from human feedback, RLHF).

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Avoti

  1. Rafailov, R., Sharma, A., Mitchell, E., Manning, C. D., Ermon, S., & Finn, C. (2023). Direct preference optimization: Your language model is secretly a reward model. arXiv preprint arXiv:2305.18290. link

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/deep-learning/direct-preference-optimization

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Uz to atsaucas

ScholarGateDirect Preference Optimization (Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/deep-learning/direct-preference-optimization · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026