ORPO、DPO与PPO：为人类偏好优化模型
原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。发表于：。In the world of large language models (LLMs), optimizing responses to align with human preferences is crucial for creating effective and user-friendly ML models. Techniques like ORPO (Odds Ratio...
在大型语言模型（LLM）中，优化响应以符合人类偏好至关重要。DPO（直接偏好优化）、ORPO（赔率比偏好优化）和PPO（近端策略优化）是三种关键技术，旨在提升用户体验。DPO通过分类损失直接优化响应，ORPO结合指令调优与偏好对齐，而PPO确保训练过程的稳定性。这些方法帮助生成更符合用户期望的响应。
