结合 ORPO 和表示微调以实现高效的 LLAMA3 对齐

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Llama Factory

Llama Factory

模型微调
LLama-Factory

LLaMA Factory 是一个简单易用且高效的大型语言模型（Large Language Model）训练与微调平台。通过 LLaMA Factory，可以在无需编写任何代码的前提下，在本地完成上百种预训练模型的微调

使用 ORPO 微调 Llama 3
人工智能领域专家
07-06 867
💻 使用 ORPO 微调 Llama 3ORPO 是一种令人振奋的新型微调技术，它将传统的监督式微调与偏好对齐阶段合并为单一流程。这显著降低了训练所需的计算资源和时间成本。实证研究还表明，在不同模型规模和基准测试中，ORPO 的表现均优于其他对齐方法。本文将使用 TRL 库，通过 ORPO 技术对全新的 Llama 3 8B 模型进行微调。指令微调与偏好对齐是使大语言模型（LLMs）适配特定任务的关键技术。然而研究人员发现这种方法存在局限性。
使用 ORPO 微调 Llama 3 更便宜、更快的统一微调技术(教程含源码)
iCloudEnd的博客
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ORPO 是一种令人兴奋的新型微调技术，它将传统的监督微调和偏好调整阶段结合到一个过程中。这减少了训练所需的计算资源和时间。此外，实证结果表明，ORPO 在各种模型大小和基准上优于其他对齐方法。在本文中，我们将使用 ORPO 和 TRL 库对新的 Llama 3 8B 模型进行微调。该代码。
【大模型】微调实战—使用 ORPO 微调 Llama 3
yuuuuuuuk的博客
07-08 1944
ORPO 是一种新颖微调（fine-tuning）技术，它将传统的监督微调（supervised fine-tuning）和偏好对齐（preference alignment）阶段合并为一个过程。这减少了训练所需的计算资源和时间。此外，实证结果表明，ORPO 在各种模型规模和基准测试（benchmarks）上优于其他对齐方法。在本文中，我们将使用 ORPO 和 TRL 库对新的 Llama 3 8B 模型进行微调。
微调LLama 3——七月论文审稿GPT第5版：拿早期paper-7方面review数据集微调LLama 3
结构之法 算法之道
06-24 5190
用早期paper-4方面review微调llama2本节微调完之后，自然便可以与以下模型PK(针对哪个情况，则用那个情况的paper，所以评估llama3版本的情况3时，则都统一早期paper)
通过ORPO技术微调 llama3大模型(Fine-tune Llama 3 with ORPO)
2401_85327249的博客
06-06 1326
ORPO是一种新颖的微调技术，它将传统的监督微调和偏好对齐阶段整合到一个过程中。这减少了训练所需的计算资源和时间。此外，经验结果表明，ORPO在各种模型大小和基准测试中都超过了其他对齐方法。 在本文中，我们将使用ORPO和TRL库来微调新的Llama 3 8B模型。
微调 Llama 3 与 ORPO
龙哥盟
12-11 864
原文：towardsdatascience.com/fine-tune-llama-3-with-orpo-56cfab2f9ada?一种更便宜、更快速的统一微调技术·发表于·阅读时长 8 分钟 ·2024 年 4 月 19 日图片由 DALL-E 3 生成，由作者提供ORPO 是一种，它将传统的监督微调和偏好对齐阶段合并为一个单一过程。这减少了训练所需的计算资源和时间。此外，实证结果表明，ORPO 在多种模型规模和基准测试中超越了其他对齐方法。
基于LLaMA-Factory和Easy Dataset的Qwen3微调实战：从数据准备到LoRA微调推理评估的全流程指南
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sft的时代过去了？融合监督微调和偏好对齐的新算法orpo来了
强化学习曾小健
04-20 532
ORPO是一种的新的微调技术，将传统的监督微调和偏好对齐阶段结合到一个过程中。这减少了训练所需的计算资源和时间。在上面链接中有个colab实现了使用orpo微调llama3-8b。日更，近3天较实用的论文速读，这里的选文真的很干很前沿！虽然 SFT 有效地使模型适应所需的领域，但它无意中增加了与。对比最上面一张图训练过程中y_w和y_l的gap出现了。实现原理非常简单，如下图，在正常的sft损失基础上，上OPT-350M模型中选择和拒绝答案的对数概率。和拒绝输出的可能性之间的差距。的概率要远大于y_l。
大模型微调实战之 Transformer 强化学习（TRL Reinforcement Learning）（五）用 ORPO 将 Llama 3 的性能提升到新高度
大模型与Agent智能体
04-28 476
大模型微调实战之 Transformer 强化学习（TRL Reinforcement Learning）（五）用 ORPO 将 Llama 3 的性能提升到新高度尽管最近的语言模型偏好对齐算法展示了有希望的结果，但监督式微调（SFT）对于实现成功的收敛仍然至关重要。在本文中，我们研究了SFT在偏好对齐背景下的关键作用，强调对于不受青睐的生成风格只需轻微的惩罚就足以实现偏好对齐的SFT。基于这一基础，我们引入了一个简单且创新的无需参考模型的单一几率比偏好优化算法，即ORPO，消除了额外偏好对齐阶段的必要性。
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