Šta su IPO, KTO, ORPO kao alternative DPO?

У контексту обуке великих језичких модела (LLM) и фине-тјунинга постоје различите методе оптимизације параметара модела, алтернативне од DPO (Директна оптимизација преференција). Међу њима:

• IPO (Имплицитна оптимизација преференција) — метод који користи индиректне сигнале преференција, без захтева јасне етикете преференција, што омогућава обуку модела на ширем скупу података.

• KTO (Оптимизација преноса знања) — приступ у којем се знање из једног модела или задатка преноси у други кроз оптимизацију, побољшавајући учење на циљном задатку.

• ORPO (Off-Policy Reinforcement Preference Optimization) — метода оптимизације преференција коришћењем off-policy RL, где се учење одвија на подацима сакупљеним ван тренутне политике, што повећава ефикасност и стабилност учења.

Све ове методе имају за циљ побољшање квалитета и ефикасности учења модела узимајући у обзир преференције корисника или специфику задатка, нудећи алтернативе класичном DPO-у.