Aplicação de técnicas de alinhamento de RL na melhoria da qualidade do diálogo
O projeto implementa dois algoritmos de aprendizado por reforço, PPO e ORPO, especificamente projetados para melhorar o comportamento de diálogo do modelo e a qualidade dos resultados.
- Programa PPOUsando o mecanismo clássico do modelo de recompensa, um modelo treinado para alinhamento reduz a taxa de violação na avaliação de segurança em 75%
- Inovação da ORPOSimplifica o processo de treinamento, reduzindo o tempo de treinamento para 1/3 dos métodos tradicionais e mantendo o efeito do 85%.
- Consistência comportamentalMelhoria significativa na adesão à instrução do modelo após o aprendizado por reforço, com a consistência do contexto melhorada por 50% em um teste de diálogo de várias rodadas
Essas técnicas permitem que o modelo Qwen3 demonstre estabilidade de nível profissional no atendimento ao cliente, na educação e em outros cenários que exigem alta qualidade de diálogo.
Essa resposta foi extraída do artigoQwen3-FineTuning-Playground: uma base de código pronta para uso para o ajuste fino dos grandes modelos do Qwen3.O
