TPO – AI优化框架，动态调整推理模型的输出，更符合人类偏好

TPO（Test-Time Preference Optimization）是新型的AI优化框架，在推理阶段对语言模型输出进行动态优化，更符合人类偏好。TPO通过将奖励信号转化为文本反馈，将模型生成的优质响应标记为“选择”输出，低质量响应标记为“拒绝”输出，进而生成“文本损失”并提出“文本梯度”，以此迭代改进模型输出，无需更新模型参数。 实验表明，经过少量迭代，即使是未经对齐训练的模型也能在多个基准测试中显著提升性能，在AlpacaEval 2的LC指标上从27.8%提升至37.8%。

官网：https://github.com/yafuly/TPO

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