BriefGPT - AI 论文速递
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SimPO: 简单无参考奖励优化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了大规模语言模型对齐的两种方法：强化学习与人类反馈（RLHF）和基于对比学习的直接偏好优化（DPO）。提出了一种新方法MPO，通过两阶段训练过程减轻了两种方法的缺点。实验结果表明MPO在对齐数据集上有效。
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关键要点
- 本文研究了大规模语言模型对齐的两种主要方法：强化学习与人类反馈（RLHF）和基于对比学习的直接偏好优化（DPO）。
- 通过分析 RLHF 和 DPO 的稳定性和鲁棒性，提出了一种新方法 MPO（混合偏好优化），减轻了两种方法的缺点。
- MPO 采用两阶段的训练过程：首先在简单数据集上训练 DPO，然后在困难集上进行 RLHF，使用 DPO 模型作为参考。
- 实验在两个公开的对齐数据集 HH-RLHF 和 TLDR 上进行，结果显示 MPO 在 GPT4 和人类评估上均有效。
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