Как готовить датасет предпочтений для DPO?

Для подготовки датасета предпочтений (preference dataset) для DPO (Direct Preference Optimization) важно собрать пары данных, где одна из альтернатив явно предпочтительнее другой.

Основные шаги:

1. Сбор данных с предпочтениями: Например, пользователь выбирает один ответ из нескольких, или эксперт оценивает варианты.
2. Форматирование: Каждая запись должна содержать пару вариантов (A и B) и метку, что A предпочтительнее B.
3. Балансировка: Желательно, чтобы данные были разнообразными и сбалансированными по темам и стилям.
4. Очистка: Удаление неоднозначных или противоречивых пар.
5. Токенизация и подготовка к модели: Преобразование текстов в формат, подходящий для обучения.

Пример записи:

{
  "prompt": "Вопрос или контекст",
  "chosen": "Предпочтительный ответ",
  "rejected": "Менее предпочтительный ответ"
}

Такой датасет позволяет модели учиться выбирать лучшие ответы, основываясь на предпочтениях.