代码补全优化

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。