全面超越DPO：陈丹琦团队提出简单偏好优化SimPO，还炼出最强8B开源模型

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨 机器之心 来源丨机器之心 编辑丨极市平台 极市导读   一种简单却有效的离线偏好优化算法。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 为了将大型语言模型（LLM）与人类的价值和意图对齐，学习人类反馈至关重要，这能确保它们是有用的、诚实的和无害的。在对齐 LLM 方面，一种有效的方法是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。尽管经典 RLHF 方法的结果很出色，但其多阶段的过程依然带来了一些优化难题，其中涉及到训练一个奖励模型，然后优化一个策略模型来最大化该奖励。 近段时间已有一些研究者探索了更简单的离线算法，其中之一便是直接偏好优化（DPO）。DPO 是通过参数化 RLHF 中的奖励函数来直接根据偏好数据学习策略模型，这样就无需显式的奖励模型了。该方法简单稳定，已经被广泛用 ………………………………