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什么是 领域偏好学习(DPO)与多目标强化学习(PPO)

什么是 领域偏好学习(DPO)与多目标强化学习(PPO)

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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,
http://www.dtcms.com/a/272391.html

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