Direct Preference Optimization：チャットボットを超えて

Direct Preference Optimization (DPO)は、強化学習を必要とせず、既存の教師ありファインチューニングデータセットと人間の選好データのみを用いて、大規模言語モデル（LLM）を効果的にファインチューニングする手法です。従来のRLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）に比べて、実装が簡潔で計算コストも低いという利点があります。