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En el contexto de la evolución de los grandes modelos de lenguaje (LLMs), los métodos de Optimización de Preferencias (PO) han tomado un papel central para alinear los LLMs con las preferencias humanas y mejorar su rendimiento. En este sentido, surge MaPPO (Maximum a Posteriori Preference Optimization), una metodología que incorpora de forma explícita el conocimiento previo de recompensas en el objetivo de optimización.
MaPPO se basa en el paradigma empleado por la Optimización de Preferencias Directas (DPO) y sus variantes, considerando el aprendizaje de preferencias como un problema de Estimación de Máxima Verosimilitud (MLE). Sin embargo, a diferencia de estas metodologías, MaPPO integra estimaciones de recompensas previas en un objetivo Máximo a Posteriori (MaP) principiada. Esto no solo generaliza DPO y sus variantes, sino que también mejora la alineación al mitigar la clasificación binaria simplificada de las respuestas.
Además, MaPPO no introduce hiperparámetros adicionales y apoya la optimización de preferencias tanto en entornos offline como online. Como valor añadido, MaPPO puede utilizarse como complemento para las variantes de DPO, como SimPO, IPO y CPO, generando mejoras consistentes. Diversas evaluaciones empíricas con diferentes tamaños de modelos y series de modelos en tres benchmarks estándar (MT-Bench, AlpacaEval 2.0 y Arena-Hard) han demostrado mejoras consistentes en el rendimiento de alineación sin sacrificar la eficiencia computacional.
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