Praxis
<p>In diesem Tutorial wird ein End‑to‑End‑Workflow für Direct Preference Optimization vorgestellt, mit dem große Sprachmodelle an menschliche Präferenzen angepasst werden können – und das ganz ohne ein Reward‑Modell.</p> <p>Der Ansatz kombiniert TRL’s DPOTrainer mit QLoRA und PEFT, sodass die Präferenzbasierte Ausrichtung auf einer einzigen Colab‑GPU möglich ist.</p> <p>Das Training erfolgt direkt auf dem binarisierten UltraFeedback‑Datensatz, bei dem jedes Prompt ein binäres Feedback erhält. Dadurch lassen
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