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Treino e pós-treino

SFT / RLHF / DPO

Uma família de métodos de pós-treino para ensinar seguimento de instruções e alinhamento de preferências. SFT aprende com demonstrações; RLHF e DPO usam comparações de preferência por otimizações distintas.

Período de referência
2017 / 2022 / 2023
Última revisão

Termos-chave

  • afinação supervisionada (supervised fine-tuning)
  • dados de preferência (preference data)
  • modelo de recompensa (reward model)
  • alinhamento (alignment)

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Contexto histórico

Fontes primárias

  1. Deep reinforcement learning from human preferences
  2. Training language models to follow instructions with human feedback
  3. Direct Preference Optimization

Este é um mapa técnico selecionado, não uma afirmação de cobertura completa.