DPO: Direct Preference Optimization官网 – 直接偏好优化语言模型

DPO（Direct Preference Optimization，直接偏好优化）是一种离线优化方法，直接利用偏好数据训练策略，无需显式奖励模型。该项目是基于论文《Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model》的参考实现，支持因果 HuggingFace 模型和自定义数据集，提供了一种无需显式奖励模型的离线优化方法。特别适合语言模型对齐任务，研究表明其在控制生成情感、摘要质量和单轮对话响应上表现不亚于或优于现有方法。

DPO: Direct Preference Optimization的特点:

1. 支持原始 DPO、“保守” DPO 和 IPO
2. 两阶段训练管道：监督微调（SFT）后接偏好学习
3. 多 GPU 支持，适合大规模计算
4. 支持混合精度和激活检查点，加速训练
5. 模块化设计，方便用户扩展和定制

DPO: Direct Preference Optimization的功能:

1. 监督微调（SFT）训练语言模型
2. 基于偏好数据的 DPO 训练
3. 在 Anthropic-HH、Stanford Human Preferences 和 StackExchange 等数据集上进行训练
4. 自定义数据集训练，扩展至新场景

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