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title: "DPO (Direct Preference Optimization)"
created: 2026-06-03
updated: 2026-06-03
type: concept
tags: [DPO, alignment, LLM, training]
status: placeholder
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# DPO (Direct Preference Optimization)

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DPO 是一种直接偏好优化方法，通过重新参数化 RLHF 中的奖励函数，直接从偏好数据中优化策略，无需显式训练奖励模型。是 RLHF 的简化替代方案。

在 [[zhang-reconciling-sft-interaction-2026|Zhang et al. (2026)]] 的讨论中，RLHF/DPO 等替代性后训练范式与 SFT 形成对照。

## 相关概念

- [[rlhf]]
- [[supervised-fine-tuning|SFT]]
