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混合偏好优化：通过数据选择和更好的参考模型进行强化学习
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
通过RLHF方法对大规模语言模型进行微调，使其更好地与用户偏好相匹配。提出了Diffusion-DPO方法，通过在人类比较数据上进行直接优化，使扩散模型与人类偏好相匹配。使用Diffusion-DPO对SDXL-1.0模型进行微调，提高了视觉吸引力和提示对齐。开发了一个使用AI反馈的变体，为扩展扩散模型对齐方法打开了大门。
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关键要点
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通过RLHF方法对大规模语言模型进行微调，以更好地与用户偏好匹配。
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文本到图像扩散模型中人类偏好学习的探索较少，最佳方法是使用高质量图像和标题对预训练模型进行微调。
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提出Diffusion-DPO方法，通过直接优化人类比较数据，使扩散模型与人类偏好相匹配。
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Diffusion-DPO基于直接偏好优化（DPO），重新制定以适应扩散模型的似然概念。
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使用851K个众包成对偏好数据微调SDXL-1.0模型，显著提高视觉吸引力和提示对齐。
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开发了一个使用AI反馈的变体，具有与基于人类偏好训练相当的性能，拓展了扩散模型对齐方法的可能性。
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