Kahneman-Tversky-Optimization (KTO) ist eine neue Möglichkeit, die Qualität von Chatbot-Antworten zu optimieren. Was aber macht diesen Ansatz im Vergleich zu seinen Vorgängern RLHF und DPO so besonders? Unsere KI-Agentur ontolux stellt alle drei Ansätze vor in dessen KI Journal Club-Beitragsserie.

Ein guter Chatbot leistet mehr, als nur den wahrscheinlichsten nächsten Token vorauszusagen. Large Language Models (LLMs) werden zwar zunächst genau darauf trainiert. Dieses Pretraining alleine macht ein LLM aber noch nicht zu einem hilfreichen Chatbot. Stelle ich diesem Chatbot nämlich eine Frage und es antwortet mit einer weiteren Frage, weil diese dem LLM wahrscheinlich erscheint, ist mir nicht geholfen. Auch bevorzuge ich vielleicht eine übersichtlich in Zwischenüberschriften strukturierte Antwort und möchte Diskriminierungen vermeiden. KTO ist eine der neuesten und spannendsten Entwicklungen, um das LLM auf einfache Art anzupassen und genau solche Optimierungen vorzunehmen. Was aber macht diesen Ansatz im Vergleich zu den Vorgängern RLHF und DPO so besonders?

Die Maiausgabe von KI Journal Club beantwortet diese und weitere Fragen zu KTO sowie DPO.

Zum Blogbeitrag:  Mit Kahneman-Tversky-Optimization (KTO) Chatbots verbessern

 

Datum: 31.05.2024

Bild erstellt mit Unterstützung von des AI Image Generators von Freepik, im Juli 2024