Alinierea Modelelor prin Direct Preference Optimization (DPO) în LLMOps, Evaluare & Securitate AI

În timp ce metoda tradițională RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) necesită trei pași complecși (antrenare model de recompensă, buclă instabilă PPO și monitorizare actor-critic), algoritmul DPO (Direct Preference Optimization) derivă matematic funcția optimă de pierdere direct din datele de preferință pereche (Prompt, Răspuns Câștigător y_w, Răspuns Pierzător y_l).

from trl import DPOTrainer
from transformers import TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./rezultate_dpo",
    learning_rate=5e-7,
    per_device_train_batch_size=2
)

dpo_trainer = DPOTrainer(
    model=model_antrenabil,
    ref_model=model_referinta_inghetat,
    beta=0.1,  # Coeficient de control al deviației față de modelul original
    train_dataset=dataset_preferinte,
    tokenizer=tokenizer,
    args=training_args
)

dpo_trainer.train()

DPO este mult mai stabil numeric, converge mai rapid și necesită substanțial mai puține resurse GPU comparativ cu PPO.