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type: "GlossaryTerm"
title: "DPO (Ottimizzazione Diretta delle Preferenze)"
description: "Un'alternativa più efficiente a RLHF che elimina il passaggio separato del modello di ricompensa. Addestra il modello direttamente su coppie di preferenze. Più"
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# DPO (Ottimizzazione Diretta delle Preferenze)

Un'alternativa più efficiente a RLHF che elimina il passaggio separato del modello di ricompensa. Addestra il modello direttamente su coppie di preferenze. Più semplice da implementare, ma può anche causare Mode Collapse se i dati di addestramento contengono bias di tipicità.

## Business Value



DPO consente un fine-tuning del modello più rapido e economico per casi d'uso personalizzati. Ideale per aziende che vogliono adattare modelli base al loro dominio specifico.

## Context Studios Perspective



Utilizziamo DPO per una rapida personalizzazione del modello quando i clienti necessitano di comportamenti specifici per il dominio. È più veloce di RLHF e spesso sufficiente per applicazioni enterprise.