从RLHF到DPO再到TDPO，大模型对齐算法已经是「token-level」

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©作者 |  汪军、张海峰等 单位 |  中科院、伦敦大学学院 来源 |  机器之心 在人工智能领域的发展过程中，对大语言模型（LLM）的控制与指导始终是核心挑战之一，旨在确保这些模型既强大又安全地服务于人类社会。早期的努力集中于通过人类反馈的强化学习方法（RLHF）来管理这些模型，成效显著，标志着向更加人性化 AI 迈出的关键一步。 尽管 RLHF 取得了巨大成功，但是在训练过程中 RLHF 非常消耗资源。因此，近段时间学者们在 RLHF 奠定的坚实基础上，继续探索更为简单且高效的策略优化路径，催生了直接偏好优化（DPO）的诞生。DPO 通过数学推理得到奖励函数与最优策略之间的直接映射，消除了奖励模型的训练过程，直接在偏好数据上优化策略模型，实现了从「反馈到策略」的直观飞跃。这不仅减少了复杂度，还增强了算法的稳健性，迅速成 ………………………………