KTO（Kahneman-Tversky Optimization）：无需配对数据基于前景理论的人类价值对齐 大家好，今天我们要深入探讨一种新兴的价值对齐方法，名为Kahneman-Tversky Optimization (KTO)。传统价值对齐方法通常依赖于配对数据，即模型对同一输入给出不同的输出，并由人类标注者对这些输出进行偏好排序。然而，获取高质量的配对数据成本高昂，且标注过程容易受到主观偏差的影响。KTO 巧妙地避开了对配对数据的依赖，直接利用前景理论（Prospect Theory）来建模人类的决策过程，从而实现价值对齐。 1. 前景理论基础 前景理论是心理学家 Daniel Kahneman 和 Amos Tversky 提出的行为经济学理论，旨在解释人类在风险和不确定性条件下如何做出决策。它与传统的期望效用理论（Expected Utility Theory）不同，后者假设人们是理性的，总是追求期望效用的最大化。前景理论指出，人们的决策受到以下几个关键因素的影响： 参考点 (Reference Point)： 人们不是基于绝对效用，而是基于相对于某个参考点的得失来评估结 …
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