DPO：LLMをファインチューニングして優れたパフォーマンスを実現！

この記事では、**Large Language Model (LLM)** のパフォーマンスを向上させる革新的な手法である Direct Preference Optimization (DPO) について解説します。DPO は、人間の選好に基づいて **LLM** を直接最適化することで、洗練されたアプローチを提供し、別の報酬モデルを必要とせずに **Fine-tuning** を可能にします。このイノベーションは、**LLM** の応答の品質を向上させることを約束します。

• •DPO は **LLM** の **Fine-tuning** プロセスを簡素化します。
• •選好データに基づいて **LLM** を直接最適化します。
• •DPO は、RLHF のような方法に代わるよりシンプルな方法であり、計算コストを削減できる可能性があります。