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Qwen3-FineTuning-Playground支持的ORPO和PPO微调方法各有什么特点和适用场景？

2025-08-28

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算法对比分析

特性	PPO	ORPO
算法类型	经典强化学习	新型偏好优化
需求组件	需独立奖励模型(RM)	直接使用偏好数据
训练复杂度	较高(两阶段训练)	较低(端到端训练)
典型应用	需要精细控制对齐效果的场景	快速实现基础对齐需求

选择建议

当已有高质量奖励模型且追求最佳对齐效果时，推荐使用PPO
当希望简化流程快速实现模型偏好对齐时，推荐使用ORPO
两者均可用于提升模型的安全性和对话一致性

本答案来源于文章《Qwen3-FineTuning-Playground：一个上手即用的Qwen3大模型微调代码库》

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