速報 解決複雜推理痛點：HiPO 分層偏好優化讓 LLM 數學能力大幅提升 大型語言模型在複雜推理任務中常面臨對齊挑戰，傳統 DPO 框架因缺乏對多步驟解答的細粒度反饋而受限。研究團隊推出 HiPO 分層偏好優化技術，將回應拆分為查詢澄清、推理步驟與答案區段，並對各段獨立計算損失函數以進行針對性訓練。實驗證明，HiPO 能在維持訓練穩定性的同時，顯著提升 7B 模型在數學基準測試中的表現與邏輯一致性。
