KTO进阶：非成对偏好数据在低资源语言对齐中的应用 大家好，今天我们来深入探讨Kahneman-Tversky Optimization (KTO) 的一个高级应用：如何利用非成对偏好数据，在低资源语言环境下进行语言对齐。在开始之前，我们先简单回顾一下KTO的核心思想。 KTO 简述 KTO 是一种强化学习方法，它不直接优化奖励函数，而是优化人类偏好的模型。其核心思想是：我们更容易判断哪个结果更好，而不是精确地评估一个结果的绝对价值。因此，KTO 通过学习人类对不同结果的偏好，间接地优化策略。通常，KTO 需要成对的偏好数据，即对于同一个输入，我们提供两个不同的输出，并让人工标注哪个更好。 低资源语言对齐的挑战 低资源语言对齐指的是在缺乏大量平行语料的情况下，建立两种语言之间词汇、短语或句子的对应关系。这在机器翻译、跨语言信息检索等领域至关重要。传统的统计机器翻译方法依赖于大量的平行语料，但在低资源语言环境中，这些语料往往非常稀缺。 利用非成对偏好数据的KTO 在低资源语言对齐中，获取高质量的成对偏好数据往往成本很高。然而，在某些情况下，我们可能可以获取非成对的偏好数据。例如，我们可以 …
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