Что такое IPO, KTO, ORPO как альтернативы DPO?

В контексте обучения больших языковых моделей (LLM) и fine-tuning существуют различные методы оптимизации параметров модели, альтернативные DPO (Direct Preference Optimization). Среди них:

• IPO (Implicit Preference Optimization) — метод, который использует косвенные сигналы предпочтений, не требуя явных меток предпочтений, что позволяет обучать модель на более широком наборе данных.

• KTO (Knowledge Transfer Optimization) — подход, при котором знания из одной модели или задачи переносятся в другую через оптимизацию, улучшая обучение на целевой задаче.

• ORPO (Off-Policy Reinforcement Preference Optimization) — метод оптимизации предпочтений с использованием off-policy RL, где обучение происходит на данных, собранных вне текущей политики, что повышает эффективность и стабильность обучения.

Все эти методы направлены на улучшение качества и эффективности обучения моделей с учётом предпочтений пользователей или специфики задачи, предлагая альтернативы классическому DPO.