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探索 DPO (Direct Preference Optimization),一種比 RLHF 更高效、更穩定的大型語言模型 (LLM) 訓練方法。本文將解釋 DPO 如何捨棄複雜的獎勵模型,透過簡單的監督式學習直接優化模型,大幅提升微調效率與穩定性。
探索大型語言模型 (LLM) 訓練的三大階段。本文完整解析自主監督預訓練、監督式微調 (SFT),並深入探討「人類回饋增強學習 (RLHF)」如何讓 AI 模型更貼近人類偏好。
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