Feintuning von LLMs ohne Reinforcement Learning: Einführung in Direct Preference Optimization (DPO)
2025-05-28
Die Together-Plattform unterstützt jetzt Direct Preference Optimization (DPO), eine Technik, um Sprachmodelle ohne Reinforcement Learning an menschliche Präferenzen anzupassen. DPO trainiert Modelle direkt mit Präferenzdaten – Prompts, bevorzugte Antworten und nicht bevorzugte Antworten – was zu hilfreicheren, genaueren und maßgeschneiderten KI-Assistenten führt. Im Vergleich zu traditionellen Reinforcement-Learning-Methoden ist DPO einfacher, effizienter und leichter zu implementieren. Dieser Beitrag beschreibt die Funktionsweise von DPO, die Verwendung und Codebeispiele und empfiehlt einen zweistufigen Ansatz: überwachtes Feintuning (SFT) gefolgt von DPO-Verfeinerung.
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