RLHF与DPO哪个更好

RLHF依赖人类反馈进行奖励模型训练，而DPO通过直接优化偏好数据简化流程，两者核心区别在于是否需要独立的奖励模型以及训练复杂度的显著差异，在大型语言模型（LLM）的进化史上，如何让机器说话更像人、更符合人类价值观，一直是技术攻关的深水区，过去几年，业界普遍采用RLHF（基于人类反馈的强化学习）作为标准答案，但……