Terme du glossaire IA

Qu’est-ce que DPO (Optimisation des Préférences Directes) ?

Définition

Une méthode de formation qui affine les modèles directement sur les paires de préférences sans avoir besoin d'un modèle de récompense distinct.

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Termes associés

Apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF)Une méthode de formation qui utilise les signaux de préférence humaine pour façonner le comportement du modèle.Post-formationÉtapes de formation appliquées après la pré-formation, telles que le réglage des instructions, l'optimisation des préférences et le réglage de la sécurité.Apprentissage continuDes approches de formation qui permettent à un modèle de continuer à apprendre de nouvelles données sans oublier les connaissances antérieures.Mise au pointFormation continue sur des données spécifiques au domaine pour adapter un modèle pré-entraîné à une tâche spécifique.Descente de dégradéUne méthode d'optimisation qui met à jour les paramètres dans le sens qui réduit les erreurs.Réglage des instructionsAffiner un modèle sur les paires instruction-réponse pour améliorer le suivi des tâches.

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

Voir aussi

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