Прямая оптимизация предпочтений
Прямая оптимизация предпочтений (DPO) — это метод обучения, представленный Рафаилом и др. в 2023 году, который согласовывает языковые модели с человеческими предпочтениями без явной модели вознаграждения. Путем прямой оптимизации пар предпочтений (лучший ответ против худшего ответа) DPO упрощает конвейер обучения по сравнению с обучением с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF).
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Модели латентной диффузииГлубокое обучение↔ compare
- Mamba (модель на основе пространств состояний)Глубокое обучение↔ compare
- Маскированные автокодировщикиГлубокое обучение↔ compare
- QLoRAГлубокое обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →