Generalized Preference Optimization via $f$-Divergence Minimization

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内容提要

该研究提出了$f$-散度偏好优化框架($f$-PO),旨在解决现有方法在与人类偏好对齐方面的不足,并通过实验验证了其在多个任务中的优越性,推动了语言模型对齐的发展。

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