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原標(biāo)題：人類偏好優(yōu)化算法哪家強(qiáng)？跟著高手一文學(xué)懂DPO、IPO和KTO
關(guān)鍵字：模型,數(shù)據(jù),作者,算法,參數(shù)
文章來源：機(jī)器之心
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：10766字

內(nèi)容摘要：

選自 huggingface.co/blog
作者：Kashif Rasul 等
機(jī)器之心編譯
編輯：趙陽?盡管收集人類對模型生成內(nèi)容的相對質(zhì)量的標(biāo)簽，并通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)從人類反饋（RLHF）來微調(diào)無監(jiān)督大語言模型，使其符合這些偏好的方法極大地推動了對話式人工智能的發(fā)展。但由于 RLHF 是一個復(fù)雜且常常不穩(wěn)定的過程，關(guān)于直接使用優(yōu)化函數(shù)將人類的偏好和模型的結(jié)果進(jìn)行對齊的研究成為時下的熱點(diǎn)問題。本文是 hugging face 上的一篇博客，針對時下常見的三種人類偏好優(yōu)化算法進(jìn)行了性能比較。作者進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)，旨在通過不同的模型和不同的超參數(shù)，對無需強(qiáng)化學(xué)習(xí)（或偏好調(diào)整）就能調(diào)整語言模型的三種可行方法進(jìn)行評估。這三種優(yōu)化方法是：
直接偏好優(yōu)化 (Direct Preference Optimization, DPO)（https://huggingface.co/papers/2305.18290）
身份偏好優(yōu)化 (Identity Preference Optimisation, IPO)（https://huggingface.co/papers/2310.12036）
Kahnem

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聯(lián)系作者

文章來源：機(jī)器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺