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2D-DPO：利用二维监督扩展直接偏好优化
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内容提要
本研究解决了现有直接偏好优化方法忽视人类偏好的多维特性的问题。通过引入名为HelpSteer-2D的二维监督数据集，并设计多段和多方面的评估标准，提出了2D-DPO框架。实验结果表明，2D-DPO在优化多维偏好方面的表现优于传统的标量或一维偏好优化方法，可能对大语言模型的可用性与效果产生重大影响。
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