MGRPO（多级强化偏好优化）算法是模型取得突破性性能的关键技术，该技术通过四阶段训练实现：1）基础能力预训练阶段采用课程学习策略，逐步提升文本复杂度；2）多任务联合微调阶段同步优化对话、创作、推理等6类能力；3）对抗训练阶段引入质量判别器，过滤低质量生成；4）人类偏好对齐阶段使用RLHF强化符合预期的输出。虽然单轮训练耗时比传统方法增加35%，但最终模型在Rouge-L指标上达到82.7，比标准RLHF方法高11.2个点。
实践数据表明：1）模型在处理开放式问题时，回答相关性评分达4.5/5分；2）在角色扮演场景中能维持超过20轮的有效对话；3）文学创作任务中情节连贯性评价超越GPT-3.5-turbo模型。这些优势使其成为目前7B级别中最适合中文创意工作的开源模型。
本答案来源于文章《Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO：支持角色扮演和复杂对话的模型，性能超越32b（附一键安装包）》
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