Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p><strong>Circunstância Científica e Operacional:</strong> O DPO formula o problema de preferências humanas diretamente sobre os pesos do próprio modelo de linguagem por meio de uma perda de probabilidade implícita, tornando o treinamento muito mais rápido, estável e acessível.</p>

Célula 04: Alternativas Modernas ao RLHF: Direct Preference Optimization (DPO) e RLAIF

Objetivo de Aprendizagem: Dominar abordagens de ponta que simplificam o alinhamento eliminando a instabilidade do PPO: Otimização Direta de Preferência (DPO) e Aprendizado por Reforço com Feedback de IA (RLAIF / Constitutional AI).

1. Contextualização e Fundamentos Operacionais

Contextualização e Fundamentos em Alinhamento, Fine-Tuning e Viés em LLMs (RLHF): O DPO formula o problema de preferências humanas diretamente sobre os pesos do próprio modelo de linguagem por meio de uma perda de probabilidade implícita, tornando o treinamento muito mais rápido, estável e acessível. O objetivo estruturante desta célula é: Dominar abordagens de ponta que simplificam o alinhamento eliminando a instabilidade do PPO: Otimização Direta de Preferência (DPO) e Aprendizado por Reforço com Feedback de IA (RLAIF / Constitutional AI).

2. Dinâmica Computacional e I...