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论文标题：Self-Play Preference Optimization for Language Model Alignment论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.00675.pdf技术背景与挑战大语言模型（LLM）正成为人工智能领域的重要推动力，凭借其出色的文本生成和理解能力在种任务中表现卓越。尽管LLM的能力令人瞩目，但要使这些模型的输出行为更符合实际应用中的需求，通常需要通过对齐（alignment）过程进行微调。这个过程关键在于调整模型以更好地反映人类的偏好和行为准则。常见的方法包括基于人类反馈的强化学习（RLHF）或者直接偏好优化（Direct Preference Optimization,DPO）。基于人类反馈的强化学习（RLHF）依赖于显式的维护一个奖励模型用来调整和细化大语言模型。换言之，例如，InstructGPT就是基于人类偏好数据先训练一个服从Bradley-Terry模型的奖励函数，然后使用像近似策略优化（Proximal Policy Optimization,PPO）的强化学习算法去优化大语言模型。去年，研究者们提出了直接偏好优化（Direct Preference Optimization,DPO）。不同于RLHF维护一个显式的奖励模型，DPO算法隐含的服从Bradley-Terry模型，但可以直接用于大语言模型优化。已有工作试图通过多次迭代的使用DPO来进一步微调大模型 (图1)。
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