什么是 领域偏好学习(DPO)与多目标强化学习(PPO)


一、领域偏好学习(DPO):让模型理解「用户想要什么」
定义:
领域偏好学习(Direct Preference Optimization,DPO)是一种直接利用人类偏好数据优化模型的方法,通过对比用户偏好的输出与非偏好的输出,调整模型参数,使其生成更符合人类需求的内容。它无需显式设计奖励函数,而是通过最小化偏好数据的损失来实现优化。
核心思想:
- 偏好数据驱动:直接使用用户的偏好排序或对比数据(如“更喜欢回复A而非回复B”),避免复杂的奖励函数设计。
- 离线学习:无需与环境实时交互,