연구
TUR-DPO: Topology- and Uncertainty-Aware Direct Preference Optimization
arXiv:2605.00224v1 Announce Type: new Abstract: Aligning large language models LLMs with human preferences is commonly done via reinforcement learning from human feedback RLHF with Proximal Policy Optimization PPO or, more simply, via Direct Preference Optimization DPO.
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