¿Qué significa "Optimización Directa de Políticas"?
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La Optimización de Políticas Directas (DPO) es un método que se usa para mejorar cómo se comportan los modelos de lenguaje según lo que prefieren las personas. En vez de utilizar un sistema aparte para juzgar la calidad de las respuestas del modelo, DPO permite que el modelo aprenda directamente de sus propias acciones. Esto ahorra tiempo y memoria porque no necesita un paso extra para crear un sistema de recompensas.
Cómo Funciona DPO
En DPO, el modelo de lenguaje prueba diferentes respuestas y aprende de ellas. El modelo observa tanto las respuestas buenas como las malas para mejorar sus futuras respuestas. Sin embargo, una limitación de DPO es que no presta atención a las diferencias en calidad entre respuestas positivas y negativas. Esto a veces puede llevar a un entrenamiento menos efectivo.
Mejorando DPO
Para hacer DPO mejor, los investigadores han estado explorando cómo utilizar lo que el modelo ya sabe. Al ajustar el modelo en el momento, puede evaluar mejor la calidad de sus propias respuestas. Esto significa que el modelo se vuelve más inteligente sobre lo que hace una buena respuesta y lo que no.
Beneficios de DPO
Usar DPO ayuda a los modelos de lenguaje a alinear sus respuestas más cerca de lo que la gente quiere. Al centrarse en mejorar sus respuestas directamente, los modelos pueden volverse más útiles y proporcionar mejores interacciones para los usuarios.