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).
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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.
- Latent Diffusion ModelsDziļā mācīšanās↔ compare
- Mamba (Valsts telpas modelis)Dziļā mācīšanās↔ compare
- Apslēptie autoenkoderiDziļā mācīšanās↔ compare
- QLoRADziļā mācīšanās↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →