现在有许多方法可以使大型语言模型（LLM）与人类偏好保持一致。以人类反馈为基础的强化学习（RLHF）是最早的方法之一，并促成了ChatGPT的诞生，但RLHF的成本非常高。与RLHF相比，DPO、IPO和KTO的成本明显更低，因为它们不需要奖励模型。
虽然DPO和IPO的成本较低，但它们仍需训练两个不同的模型。首先是监督微调（SFT）步骤，即训练模型按指令回答问题，然后使用SFT模型作为初始化和参考，以使模型与人类偏好一致。
ORPO是另一种新的LLM对齐方法，这种方法甚至不需要SFT模型。通过ORPO，LLM可以同时学习回答指令和满足人类偏好。
在本文中，我将解释ORPO并介绍其相关的内容，最后将展示如何使用消费级硬件将Mistral 7B转换为聊天模型。
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