DPOTrainer implementează algoritmul Direct Preference Optimization (DPO) în biblioteca TRL, permițând alinierea modelului la preferințele umane direct din perechi de răspunsuri (ales vs respins), eliminând necesitatea antrenării unui model de recompensă separat specific RLHF clasic.
from trl import DPOTrainer, DPOConfig
dpo_config = DPOConfig(
output_dir="./dpo_results",
beta=0.1, # Factorul de penalizare KL fata de modelul de referinta
learning_rate=5e-7
)
trainer = DPOTrainer(
model=model,
args=dpo_config,
train_dataset=dataset_preferinte # contine coloanele: prompt, chosen, rejected
)
trainer.train()Stabilitate matematică: Antrenarea DPO converge mult mai rapid și mai stabil decât algoritmii bazați pe PPO.
Întrebări & Exemple practice:
DPOTrainer în TRL: Aliniere prin Direct Preference OptimizationAi o întrebare despre DPOTrainer în TRL: Aliniere prin Direct Preference Optimization sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.