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
| 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 |
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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