AI2026-05-17

DPO（Direct Preference Optimization）

別名: DPO / Direct Preference Optimization / 直接選好最適化

RLHFのように別途報酬モデルを学習せず、人間の好みデータから直接LLMを最適化するアラインメント手法。実装がシンプルで学習が安定しているため、現在の主流アプローチになっている。

概要

DPO（Direct Preference Optimization）は2023年にStanfordが提案した手法で、RLHFが必要とする報酬モデルの学習とPPOによる強化学習を省略し、好みデータ（preferred/rejected応答のペア）から直接LLMのパラメータを更新します。数式的にはRLHFと等価な解を導けることが証明されており、実装の簡便さと学習安定性から広く採用されています。

実装上の特徴

TRLなどのライブラリで数十行のコードで実装可能です。Llama・Qwenなどのオープンモデルへの適用実績が多く、独自の好みデータを用いた企業向けモデルのカスタマイズにも活用されています。

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DPO（Direct Preference Optimization）

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