超越一种偏好适用于所有情况:多目标直接偏好优化

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多目标直接偏好优化(MODPO)是一种不依赖强化学习(RL)的算法,通过使用多个收集到的反馈和特定加权的收益模型,训练不同的语言模型以满足不同的偏好,以更高效地生成多样化的解决方案,使用了比 MORLHF 更少 3 倍的计算资源。

该研究提出了一种名为PRO的新型策略,通过将人类偏好排名直接应用于语言模型生成的响应的概率排名,实现了语言模型与人类价值观的对齐。研究结果表明,PRO优于现有的对齐算法,并通过实验达到了与ChatGPT和人类响应相当的结果。

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