# dpo-variants

> Guia completo das variantes de perda de Direct Preference Optimization em TRL.

- Fonte: https://doutorai.pt/componentes/skills__dpo-variants
- Tipo: Skills
- Categoria: Investigação em IA
- Downloads: 0
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

Componente da comunidade open-source, selecionado, traduzido e adaptado pelo Doutor AI.

## Para que serve e como usar

Uma **skill** que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.

1. Instale a skill (comando acima).
2. No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
3. Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.

## Instalar (Claude Code)

```bash
mkdir -p .claude/skills/dpo-variants && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__dpo-variants.md -o .claude/skills/dpo-variants/SKILL.md
```

Cole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.

## Conteúdo

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# DPO Variants

Complete guide to Direct Preference Optimization loss variants in TRL.

## Overview

DPO optimizes models using preference data (chosen/rejected pairs). TRL supports 10+ loss variants for different scenarios.

## Loss Types

### 1. Sigmoid (Standard DPO)

**Formula**: `-log(sigmoid(β * logits))`

**When to use**: Default choice, general preference alignment

**Config**:
```python
DPOConfig(
    loss_type="sigmoid",
    beta=0.1,  # KL penalty
    per_device_train_batch_size=64,
    learning_rate=1e-6
)
```

### 2. IPO (Identity Policy Optimization)

**Formula**: `(logits - 1/(2

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