直接偏好优化的主动学习

直接偏好优化的主动学习论文概述本文是一篇关于大语言模型的优化方法论文，由 B 等89位研究者共同完成。 研究目标本研究的主要目标包括： 适用于在线和离线设置的直接偏好优化新型主动学习框架 在神经网络最后一层线性化直接偏好优化目标以实现高效计算 采用 D-最优设计方法选择最具信息量的偏好反馈 研究背景当前挑战 性能优化：如何提升大语言模型在实际任务中的表现 效率提升：如何减少推理时间和计算资源消耗 可靠性保证：如何确保模型输出的稳定性和准确性 可扩展性：如何使方法能够应用到更多场景和任务 研究动机为了解决这些挑战，本研究提出了创新的方法和技术，旨在提升大语言模型的性能和实用性。 核心方法方法概述该方法在神经网络表示的最后一层线性化直接偏好优化目标，使得能够计算偏好反馈收集的 D-最优设计。这个数学框架允许原则性地选择最具信息量的反馈对。对于在线设置，算法主动选择向人类评估者呈现哪...

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