Čo sú IPO, KTO, ORPO ako alternatívy k DPO?

V kontexte tréningu veľkých jazykových modelov (LLM) a ich doladenia existujú rôzne metódy optimalizácie parametrov modelu, alternatívy k DPO (Priama optimalizácia preferencií). Medzi ne patrí:

• IPO (Implicitná optimalizácia preferencií) — metóda, ktorá využíva nepriame signály preferencií, bez potreby explicitných označení preferencií, čo umožňuje trénovať model na širšom súbore dát.

• KTO (Optimalizácia transferu znalostí) — prístup, pri ktorom sa znalosti z jedného modelu alebo úlohy prenášajú do iného prostredníctvom optimalizácie, čím sa zlepšuje učenie na cieľovej úlohe.

• ORPO (Off-Policy posilňovanie preferencií) — metóda optimalizácie preferencií s využitím off-policy RL, kde sa učenie vykonáva na dátach zozbieraných mimo aktuálnej politiky, čo zvyšuje efektívnosť a stabilitu učenia.

Všetky tieto metódy majú za cieľ zlepšiť kvalitu a efektívnosť učenia modelov s prihliadnutím na preferencie používateľov alebo špecifiká úlohy a ponúkajú alternatívy k tradičnému DPO.