DPO与RLHF区别

大模型DPO（Direct Preference Optimization，直接偏好优化）的核心结论非常明确：它是一种无需奖励模型、直接利用人类偏好数据优化大语言模型的高效算法，简而言之，DPO通过简化RLHF（基于人类反馈的强化学习）的复杂流程，以更低的计算成本和更高的稳定性，让大模型输出更符合人类期望的回答……