用户76126991332

深度强化学习中的DPO算法：理论与实践 引言 随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域的卓越表现，如何有效地对其进行微调以使其行为更符合人类偏好成为了一个重要的研究方向。

批归一化（Batch Normalization, BN） 是一种用于加速深度神经网络训练的技术，通过在每一层的小批量数据上进行归一化来稳定网络的训练过程。

动量法（Momentum）是一种优化方法，用于加速梯度下降收敛。它通过引入一个动量项，积累过去梯度的指数衰减平均值，从而减少震荡，保持更新方向的稳定性。