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一、算法 Pipeline 梳理

（一）DPO 的创新点

        DPO 是一种基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法的创新。传统的 RLHF 通过奖励模型和 KL 散度约束来优化策略，而 DPO 直接利用偏好数据进行最大似然优化，避免了复杂的强化学习过程和奖励模型的显式训练，简化了流程，提高了效率。

（二）RLHF 的目标函数

 （三）KL 散度回顾

（四）奖励函数的推导