Czym są IPO, KTO, ORPO jako alternatywy dla DPO?

W kontekście szkolenia dużych modeli językowych (LLM) i fine-tuningu istnieją różne metody optymalizacji parametrów modelu, alternatywne dla DPO (Bezpośrednia Optymalizacja Preferencji). Wśród nich:

• IPO (Ukryta Optymalizacja Preferencji) — metoda wykorzystująca pośrednie sygnały preferencji, nie wymagająca jawnych etykiet preferencji, co pozwala na szkolenie modelu na szerszym zbiorze danych.

• KTO (Optymalizacja Transferu Wiedzy) — podejście, w którym wiedza z jednego modelu lub zadania jest przenoszona do innego poprzez optymalizację, poprawiając naukę na zadaniu docelowym.

• ORPO (Off-Policy Reinforcement Preference Optimization) — metoda optymalizacji preferencji z użyciem RL off-policy, gdzie nauka odbywa się na danych zebranych poza obecną polityką, co zwiększa efektywność i stabilność nauki.

Wszystkie te metody mają na celu poprawę jakości i efektywności nauki modeli z uwzględnieniem preferencji użytkowników lub specyfiki zadania, oferując alternatywy dla klasycznego DPO.