Iterative RPO è un metodo sviluppato per migliorare le capacità di ragionamento dei grandi modelli linguistici (LLM) attraverso un processo iterativo di ottimizzazione delle preferenze. [1][4]

Il metodo si concentra sull’ottimizzazione della preferenza tra diverse ipotesi di catene di ragionamento (Chain-of-Thought, CoT) generate dal modello, identificando i passaggi di ragionamento vincenti e perdenti che portano alla risposta corretta. [1][4]

Attraverso iterazioni successive, il modello viene addestrato a generare passaggi di ragionamento seguiti dalle risposte finali, migliorando così le sue capacità di ragionamento. [1][4]

Questa tecnica ha dimostrato miglioramenti significativi in compiti come GSM8K, ARC-Challenge e MATH, aumentando le prestazioni e l’accuratezza in assenza di addestramento specifico su tali task. [1][4]

Iterative RPO si basa su metodi di ottimizzazione delle preferenze offline, come Direct Preference Optimization (DPO), che hanno dimostrato di essere efficaci nell’allineare i modelli linguistici pre-addestrati alle esigenze umane rispetto al semplice fine-tuning supervisionato. [1][2][3][5]

Quindi, in sintesi, Iterative RPO è un approccio innovativo che mira a potenziare le capacità di ragionamento dei grandi modelli linguistici attraverso un processo iterativo di ottimizzazione delle preferenze tra diverse ipotesi di catene di ragionamento.

Citations:
[1] https://arxiv.org/html/2404.19733v1
[2] https://www.linguee.it/inglese-italiano/traduzione/iterative%2Boptimization.html
[3] https://www.linkedin.com/posts/techsachinkumar_generativeai-activity-7191636010399645696-W6e6
[4] https://arxiv.org/abs/2404.19733
[5] https://www.linkedin.com/posts/philipp-schmid-a6a2bb196_self-play-v2-or-self-play-preference-optimization-activity-7192132558011203584-DFZi