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DNO 研究比较偏好训练的不同做法

独立复现直接纳什优化,检查教师数据与历史样本的作用。

GETAI.APParXiv查看原文 ↗

预印本于 11 月 3 日提交,独立复现 DNO-Prct,并在 Llama 3.1 8B 与 Mistral 7B 上评估偏好训练。方法循环生成候选、模型评分、选择偏好对,再进行对比更新。

论文比较了去掉标准答案、历史回看等步骤后的变化。实验实际运行于 2024 年,各结果为单次运行,GPT-4o 同时参与教师与评审,作者明确讨论了这些限制。

来源:arXiv。

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