Machine learningDeep Learning, Language Models, RLHF Alternatives

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).

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  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

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.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateDirect Preference Optimization (Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/deep-learning/direct-preference-optimization · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026