Que signifie "Optimisation Directe de Politique"?
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L'Optimisation Directe des Politiques (DPO) est une méthode utilisée pour améliorer le comportement des modèles de langage en fonction des préférences des gens. Au lieu d'utiliser un système séparé pour juger la qualité des réponses du modèle, le DPO permet au modèle d'apprendre directement de ses propres actions. Ça fait gagner du temps et de la mémoire parce que ça n'a pas besoin d'une étape supplémentaire pour créer un système de récompense.
Comment ça marche
Dans le DPO, le modèle de langage essaie différentes réponses et apprend d'elles. Le modèle examine à la fois les bonnes et les mauvaises réponses pour améliorer ses futures réponses. Cependant, une limite du DPO est qu'il ne fait pas attention aux différences de qualité entre les réponses positives et négatives. Ça peut parfois entraîner un entraînement moins efficace.
Améliorer le DPO
Pour rendre le DPO meilleur, les chercheurs ont exploré l'idée d'utiliser ce que le modèle sait déjà. En ajustant le modèle sur le terrain, il peut mieux évaluer la qualité de ses propres réponses. Ça veut dire que le modèle devient plus malin sur ce qui constitue une bonne réponse et ce qui ne l'est pas.
Avantages du DPO
Utiliser le DPO aide les modèles de langage à aligner leurs réponses plus étroitement avec ce que les gens veulent. En se concentrant sur l'amélioration directe de leurs réponses, les modèles peuvent devenir plus utiles et offrir de meilleures interactions aux utilisateurs.