四步动态优化方案
TPO框架通过奖励模型引导的迭代机制实现持续改进：
- Initialization settings：在WebUI中同时加载基础LLM和奖励模型（如FsfairX-LLaMA3-RM）
- 多候选生成：每个问题会并行产生3-5个初始答案（数量可通过sample_size参数调整）
- 奖励评分：奖励模型从流畅度、安全性等维度给各答案打分
- 梯度反馈：TextGrad组件根据评分生成改进提示，指导下一轮生成
advanced skill::
- 对专业领域任务，可准备领域特定的奖励模型
- 调整config.yaml中的max_iterations参数（建议2-5次）平衡效果与速度
- 长期使用时，系统会自动积累优化经验，形成用户专属的prompt模板
实际测试表明，经过3轮迭代后输出质量平均提升37%，人类评估满意度达82%。
This answer comes from the articleTPO-LLM-WebUI: An AI framework where you can input questions to train a model to output results in real timeThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升大模型输出的准确性和人类偏好对齐度？
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