用 ORPO 将 Llama 3 的性能提升到新高度 |

用 ORPO 将 Llama 3 的性能提升到新高度 | ORPO(Odds Ratio Preference Optimization)是一种新的微调技术，可以将传统的监督微调和偏好对齐阶段合并为一个过程，从而减少计算资源和训练时间。 ORPO通过修改语言建模目标，将负对数似然损失与比值(OR)项相结合，以弱化被拒绝的响应并强化被选择的响应，让模型同时学习目标任务和人类偏好。 文章使用TRL库中的ORPOTrainer在Llama 3 8B模型上进行ORPO微调，数据集包含DPO偏好对，共1000个样本。尽管由于样本量少仅训练了1个epoch，但微调后的模型在Nous的基准测试中表现良好，所有指标上均优于Llama 3原模型。 ORPO展现了作为新的微调范式的潜力，未来在更大规模的偏好数据集上进行充分训练将产生更好的效果。选择高质量的数据集也非常重要。 当前是开源社区的活跃时期，正在发布越来越多高质量的开源模型，开源模型与专有模型的差距正在缩小，微调是获得最佳性能的关键。