Direct Preference Optimization (DPO)

Direct Preference Optimization (DPO) ist ein Verfahren zur Feinabstimmung großer Sprachmodelle, das menschliche Präferenzen direkt in den Optimierungsprozess integriert. Im Gegensatz zu RLHF (Reinforcement LearningReinforcement Learning (Bestärkendes Lernen) Reinforcement Learning (RL) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, bei dem ein sogenannter Age... Mehr from Human Feedback) wird dabei kein separates Belohnungsmodell benötigt. Stattdessen wird das Modell unmittelbar anhand von Paarvergleichen zwischen bevorzugten und weniger bevorzugten Antworten trainiert.

DPO ist eine neuere Methode im Bereich der KI-Alignment-Techniken und wird entwickelt, um den Trainingsprozess effizienter und weniger komplex zu gestalten. Sie gilt als ressourcenschonendere Alternative zu RLHF, die dennoch hochwertige und an menschliche Werte angepasste Ergebnisse liefert.

Wie funktioniert DPO?

Bei DPO werden menschliche Annotatoren gebeten, zwischen zwei oder mehr Modellantworten zu wählen. Diese Präferenzdaten fließen direkt in den Optimierungsprozess ein. Das Modell wird so angepasst, dass es mit höherer Wahrscheinlichkeit die bevorzugten Antworten erzeugt. Dadurch entfällt die Zwischenschicht eines separaten Reward Models.

Praxisbeispiele:

• Dialogsysteme: Verbesserung von Chatbots durch direkte Anpassung an Nutzerpräferenzen.
• Content-Steuerung: Kontrolle über Tonalität, Stil und Angemessenheit von generierten Texten.
• Assistenzsysteme: Feintuning für spezifische Branchen oder Unternehmensstandards.
• Generative KIGenerative KI Generative Künstliche Intelligenz (Generative AI) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, neue Inhalte wi... Mehr: Steuerung von Modellen in kreativen Prozessen wie Text- oder Bildgenerierung.

Vorteile:

• Einfachheit: Kein Belohnungsmodell notwendig, direkter Optimierungsansatz.
• Effizienz: Weniger Rechenressourcen und geringere Komplexität als RLHF.
• Qualität: Anpassung der Modelle eng an menschliche Präferenzen.

Herausforderungen:

• Datenbedarf: Erfordert ausreichend Paarvergleiche, um robust zu funktionieren.
• Subjektivität: Unterschiedliche Annotatoren können verschiedene Präferenzen haben.
• Eingeschränkte Steuerbarkeit: Ohne Belohnungsmodell fehlt eine explizite Bewertungsfunktion.

Verwandte Begriffe:

RLHF, Preference Learning, Human Feedback, Alignment, Constitutional AIConstitutional AI Constitutional AI ist ein Ansatz zur Steuerung Künstlicher Intelligenz, bei dem ethische Grundsätze und Regeln – eine Art „Ver... Mehr, Reinforcement Learning, Generative KI, Large Language Models, Fine-Tuning, Prompt EngineeringPrompt Engineering Prompt Engineering bezeichnet die Technik, mit der Eingaben (Prompts) für große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT so gestaltet werden,... Mehr