OpenAI的偏好微调官网 – 通过成对样本优化模型输出的微调技术

OpenAI推出的偏好微调技术，采用直接偏好优化（DPO）方法，通过成对样本比较学习使大型语言模型与用户偏好对齐。开发者需准备包含优选和非优选输出的JSONL格式数据集，训练模型区分响应质量并适应特定场景需求，适用于对回答格式、语气或抽象特质（如友好度、创造力）有高要求的应用场景。

OpenAI的偏好微调的特点:

1. 使用直接偏好优化（DPO），无需复杂奖励模型，计算效率高于传统RLHF
2. 可与监督微调（SFT）结合增强模型对齐能力
3. 采用结构化JSONL数据集（含input/preferred_output/non_preferred_output）
4. 适用于文本生成、代码补全及有限支持的图像生成任务
5. 特别适合需要特定语气/风格的场景（如金融咨询、客服）

OpenAI的偏好微调的功能:

1. 金融咨询聊天机器人的友好语气优化
2. 个性化推荐系统的创造性输出调整
3. 客户服务场景的标准化响应训练
4. 代码补全工具的偏好风格适配
5. 学术写作助手的形式化表达微调

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