[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-direct-preference-optimization::ru":3,"gloss-cluster-direct-preference-optimization::ru":23,"gloss-next-direct-preference-optimization::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"direct-preference-optimization","core-ai","Прямая оптимизация предпочтений (DPO)","Прямая оптимизация предпочтений (DPO) — метод обучения модели человеческим предпочтениям напрямую на парах ранжированных ответов — «лучшем» и «худшем» — без отдельной модели вознаграждения и цикла обучения с подкреплением, которых требует классический RLHF. Предложенный в 2023 году, он превращает настройку по предпочтениям в более простую задачу, близкую к обучению с учителем, что делает её дешевле, стабильнее и проще в запуске, чем полный конвейер RLHF. Для разработчиков DPO — причина, по которой дообучение модели на собственных данных о предпочтениях стало гораздо доступнее: вместо того чтобы поднимать целый RL-стек, вы собираете примеры хороших и плохих выходов для своего сценария и оптимизируете модель в сторону хороших. Многие открытые инструктивные модели теперь выравниваются с помощью DPO или его вариантов. Практическая заметка: DPO хорош ровно настолько, насколько хороши ваши пары предпочтений — шумные, противоречивые или нерепрезентативные сравнения учат не тому, поэтому вкладывайтесь в чистую, продуманную разметку, а не в объём.","DPO обучает модель человеческим предпочтениям прямо на парах «лучше\u002Fхуже», отбрасывая отдельную модель вознаграждения и RL-цикл классического RLHF.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)",{"slug":15,"name":16},"fine-tuning","Дообучение (Fine-Tuning)",{"slug":18,"name":19},"instruction-tuning","Инструктивное дообучение (Instruction Tuning)",{"slug":21,"name":22},"rlhf","Обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF)",[24,28,30,34,37,40,43,46,49,52,55,58],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":29},"2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":31,"category":5,"name":32,"updated_at":33},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":27},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":33},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":29},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":44,"category":5,"name":45,"updated_at":29},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":33},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":29},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":27},"context-window","Контекстное окно",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":33},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":27},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]