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从RLHF到DPO再到TDPO,大模型对齐算法已经是「token-level」
机器之心
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AI
· 2024-06-23 12:25
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AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年,机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。 投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 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 ………………………………
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