[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-direct-preference-optimization::tr":3,"gloss-cluster-direct-preference-optimization::tr":23,"gloss-next-direct-preference-optimization::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"direct-preference-optimization","core-ai","Doğrudan Tercih Optimizasyonu (DPO)","Doğrudan Tercih Optimizasyonu (DPO), bir modele insan tercihlerini, sıralanmış yanıt çiftleri üzerinde — bir \"daha iyi\" ve bir \"daha kötü\" cevap — doğrudan eğiterek öğreten bir yöntemdir; geleneksel RLHF'in gerektirdiği ayrı ödül modeline ve pekiştirmeli öğrenme döngüsüne ihtiyaç duymaz. 2023'te tanıtılan yöntem, tercih ayarını daha basit, denetimli öğrenmeye benzer bir hedefe dönüştürür; bu da onu tam bir RLHF hattından daha ucuz, daha kararlı ve çalıştırması daha kolay kılar. Geliştiriciler için DPO, bir modeli kendi tercih verilerinizle ince ayarlamayı çok daha erişilebilir hale getiren şeydir: bir RL eğitim yığını kurmak yerine, kullanım senaryonuz için iyi ve kötü çıktı örnekleri toplar ve modeli iyilere doğru optimize edersiniz. Birçok açık ağırlıklı, talimat-ayarlı model artık DPO veya türevleriyle hizalanıyor. Pratik not: DPO ancak tercih çiftleriniz kadar iyidir — gürültülü, tutarsız veya temsili olmayan karşılaştırmalar yanlış dersi öğretir; bu yüzden salt hacim yerine temiz, özenli etiketlemeye yatırım yapın.","DPO, bir modele insan tercihlerini doğrudan daha iyi\u002Fdaha kötü yanıt çiftlerinden öğretir; klasik RLHF'in gerektirdiği ayrı ödül modeli ve RL döngüsünü atar.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)",{"slug":15,"name":16},"fine-tuning","İnce Ayar (Fine-Tuning)",{"slug":18,"name":19},"instruction-tuning","Talimat Ayarlama (Instruction Tuning)",{"slug":21,"name":22},"rlhf","İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF)",[24,28,30,34,37,40,43,46,49,52,55,58],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":29},"2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":31,"category":5,"name":32,"updated_at":33},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":27},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":33},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":29},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":44,"category":5,"name":45,"updated_at":29},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":33},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":29},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":27},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":33},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":27},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]