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直接偏好优化 (DPO)-改变 LLM 与人类反馈对齐的新算法

直接偏好优化 (DPO) 是一种新算法,旨在改变大语言模型(LLM)与人类反馈的对齐方式,提供强化学习的替代方案,从而提高模型对人类偏好的理解和响应能力。

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直接偏好优化 (DPO) 是一种新算法,旨在改变大语言模型(LLM)与人类反馈的对齐方式,提供强化学习的替代方案,从而提高模型对人类偏好的理解和响应能力。
直接偏好优化 (DPO)的特点:
1. 改变 LLM 与人类反馈对齐的方法
2. 强化学习的替代方案
3. 提高模型对人类偏好的理解

直接偏好优化 (DPO)的功能:
1. 优化大语言模型的输出
2. 在多种任务中应用人类反馈
3. 用于训练更符合人类期望的模型

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