直接偏好优化 - 直接偏好优化技术,学习,经验文章

大千AI助手

23 天前

直接偏好优化（DPO）：原理、演进与大模型对齐新范式直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）是由斯坦福大学与 CZ Biohub 研究团队于 2023 年提出的突破性方法，用于直接基于人类偏好数据微调大语言模型（LLMs），无需显式训练奖励模型或依赖强化学习（RL）。其核心思想是将模型自身隐式转化为奖励函数，通过数学变换将复杂的强化学习问题转化为简洁的监督学习目标，显著提升训练效率与稳定性。