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# nemo\_rl.data.hf\_datasets.dpo

## Contenu du Module

### Classes

| Nom                                                | Description                                                                              |
| -------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- |
| [`DPODataset`](#nemorldatahfdatasetsdpodpodataset) | Classe de jeu de données pour l'entraînement d'Optimisation Directe de Préférence (DPO). |

### Fonctions

| Nom                                                                           | Description |
| ----------------------------------------------------------------------------- | ----------- |
| [`to_preference_data_format`](#nemorldatahfdatasetsdpotopreferencedataformat) | Aucun       |

### API

```python
nemo_rl.data.hf_datasets.dpo.to_preference_data_format(data: dict[str, typing.Any]) -> dict[str, list[dict[str, typing.Any]]]
```

```python
class nemo_rl.data.hf_datasets.dpo.DPODataset(train_data_path: str, val_data_path: str)
```

Classe de jeu de données pour l'entraînement d'Optimisation Directe de Préférence (DPO).

Cette classe est obsolète et sera supprimée dans une version future. Utilisez PreferenceDataset à la place.

Cette classe gère le chargement des données de préférence pour l'entraînement DPO.
Les fichiers JSON d'entrée doivent contenir des exemples avec la structure suivante :
\{
"prompt": str,           # L'invite/contexte d'entrée
"chosen\_response": str,  # La réponse préférée/gagnante
"rejected\_response": str # La réponse non préférée/perdante
}

Arguments :
train\_data\_path (str) : Chemin du fichier JSON contenant les données d'entraînement
val\_data\_path (str) : Chemin du fichier JSON contenant les données de validation