KI-Glossarbegriff

Was ist DPO (Direkte Präferenzoptimierung)?

Definition

Eine Trainingsmethode, die Modelle direkt anhand von Präferenzpaaren verfeinert, ohne dass ein separates Belohnungsmodell erforderlich ist.

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Verwandte Begriffe

Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback (RLHF)Eine Trainingsmethode, die menschliche Präferenzsignale nutzt, um Modellverhalten zu formen.Nach dem TrainingTrainingsschritte, die nach dem Vortraining angewendet werden, z. B. Anweisungsoptimierung, Präferenzoptimierung und Sicherheitsoptimierung.Kontinuierliches LernenTrainingsansätze, die es einem Modell ermöglichen, kontinuierlich aus neuen Daten zu lernen, ohne Vorkenntnisse zu vergessen.FeinabstimmungFortgesetztes Training zu domänenspezifischen Daten, um ein vorab trainiertes Modell an eine bestimmte Aufgabe anzupassen.GefälleabstiegEine Optimierungsmethode, die Parameter in der Richtung aktualisiert, die Fehler reduziert.Anweisungs-TuningFeinabstimmung eines Modells für Anweisungs-Antwort-Paare, um die Aufgabenverfolgung zu verbessern.

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AI Inference OptimizationBidirectional Recurrent NetworksSecond-Order Optimization and Newton MethodsOdds Ratio Preference Optimization

Siehe auch

Tree of ThoughtsQLoRAReActFlash AttentionAgentic LoopMulti-Head AttentionMCP (Model Context Protocol)Positional Encoding