Vergleichende Analyse von Algorithmen
| Charakterisierung | PPO | ORPO |
|---|---|---|
| Algorithmus-Typ | Klassisches Verstärkungslernen (Physik) | Neuartige Präferenzoptimierung |
| Anforderungen Komponente | Erfordert eine unabhängige Belohnungsmodellierung (RM) | Direkte Verwendung von Präferenzdaten |
| Ausbildungskomplexität | Höher (zweistufige Ausbildung) | Niedriger (End-to-End-Ausbildung) |
| typische Anwendung | Szenen, die eine feine Kontrolle der Ausrichtungseffekte erfordern | Schnelle Umsetzung der grundlegenden Ausrichtungsanforderungen |
Beratung bei der Auswahl
- Empfohlen, wenn ein hochwertiges Belohnungsmodell zur Verfügung steht und die beste Ausrichtung angestrebt wird.PPO
- Empfohlen, wenn Sie den Prozess vereinfachen wollen, um schnell eine Anpassung der Modellpräferenzen zu erreichenORPO
- Beide können zur Verbesserung der Modellsicherheit und der Konsistenz des Dialogs eingesetzt werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelQwen3-FineTuning-Playground: eine einsatzbereite Codebasis für die Feinabstimmung der großen Modelle von Qwen3.Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was sind die Merkmale und Anwendungsszenarien der einzelnen von Qwen3-FineTuning-Playground unterstützten ORPO- und PPO-Feinabstimmungsmethoden?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil