## Entendiendo ORPO

Los métodos de alineación como DPO suelen involucrar dos pasos separados: fine-tuning supervisado para adaptar el modelo a un dominio y formato, seguido de la alineación de preferencias para alinearse con las preferencias humanas. Mientras que el fine-tuning fino supervisado (SFT) adapta eficazmente los modelos a los dominios objetivo, puede aumentar inadvertidamente la probabilidad de generar tanto respuestas deseables como indeseables. ORPO aborda esta limitación integrando ambos pasos en un solo proceso, como se ilustra en la siguiente comparación:

![Comparación de Técnicas de Alineación](https://argilla.io/images/blog/mantisnlp-rlhf/part-8-alignments.png)
*Comparación de diferentes técnicas de alineación de modelos*

## Cómo Funciona ORPO

El proceso de entrenamiento de ORPO utiliza un conjunto de datos de preferencias similar al que usamos para DPO, donde cada ejemplo de entrenamiento contiene un prompt de entrada junto con dos respuestas: una preferida y otra rechazada. A diferencia de otros métodos de alineación que requieren etapas separadas y modelos de referencia, ORPO integra la alineación de preferencias directamente en el proceso de fine-tuning supervisado. Este enfoque monolítico lo hace libre de modelos de referencia, computacionalmente más eficiente y eficiente en memoria, con menos FLOPs.

ORPO crea un nuevo objetivo combinando dos componentes principales:

1. **Pérdida de SFT**: La pérdida estándar de log-verosimilitud negativa utilizada en la modelización de lenguaje, que maximiza la probabilidad de generar tokens de referencia. Esto ayuda a mantener las capacidades generales del modelo en lenguaje.

2. **Pérdida de Odds Ratio**: Un componente novedoso que penaliza respuestas no deseadas mientras recompensa las preferidas. Esta función de pérdida utiliza odds ratios para contrastar eficazmente entre respuestas favorecidas y desfavorecidas a nivel de token.

Juntos, estos componentes guían al modelo para adaptarse a las generaciones deseadas para el dominio específico mientras desalienta activamente las generaciones del conjunto de respuestas rechazadas. El mecanismo de odds ratio proporciona una manera natural de medir y optimizar las preferencias del modelo entre respuestas elegidas y rechazadas. Si deseas profundizar en las matemáticas, puedes leer el [artículo de ORPO](https://huggingface.co/papers/2403.07691). Si deseas aprender sobre ORPO desde la perspectiva de implementación, puedes revisar cómo se calcula la pérdida de ORPO en la [biblioteca TRL](https://github.com/huggingface/trl/blob/b02189aaa538f3a95f6abb0ab46c0a971bfde57e/trl/trainer/orpo_trainer.py#L660).

## Rendimiento y Resultados

ORPO ha demostrado resultados impresionantes en varios puntos de referencia. En MT-Bench, alcanza puntuaciones competitivas en diferentes categorías:

![Resultados MT-Bench](https://argilla.io/images/blog/mantisnlp-rlhf/part-8-mtbench.png)
*Resultados de MT-Bench por categoría para modelos Mistral-ORPO*

Cuando se compara con otros métodos de alineación, ORPO muestra un rendimiento superior en AlpacaEval 2.0:

![Resultados AlpacaEval](https://argilla.io/images/blog/mantisnlp-rlhf/part-8-winrate.png)
*Puntuaciones de AlpacaEval 2.0 en diferentes métodos de alineación*

En comparación con SFT+DPO, ORPO reduce los requisitos computacionales al eliminar la necesidad de un modelo de referencia y reducir a la mitad el número de pasadas hacia adelante por lote. Además, el proceso de entrenamiento es más estable en diferentes tamaños de modelos y conjuntos de datos, lo que requiere menos hiperparámetros para ajustar. En cuanto al rendimiento, ORPO iguala a modelos más grandes mientras muestra una mejor alineación con las preferencias humanas.

## Implementación

La implementación exitosa de ORPO depende en gran medida de datos de preferencias de alta calidad. Los datos de entrenamiento deben seguir pautas claras de anotación y proporcionar una representación equilibrada de respuestas preferidas y rechazadas en diversos escenarios.

### Implementación con TRL

ORPO se puede implementar utilizando la biblioteca Transformers Reinforcement Learning (TRL). Aquí tienes un ejemplo básico:

```python
from trl import ORPOConfig, ORPOTrainer

<CopyLLMTxtMenu containerStyle="float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"></CopyLLMTxtMenu>

# Configurar el entrenamiento de ORPO
orpo_config = ORPOConfig(
    learning_rate=1e-5,
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=4,
    max_steps=1000,
    orpo_alpha=1.0,  # Controla la fuerza de la optimización de preferencias
    orpo_beta=0.1,   # Parámetro de temperatura para el cálculo de odds ratio
)

# Inicializar el entrenador
trainer = ORPOTrainer(
    model=model,
    args=orpo_config,
    train_dataset=dataset,
    tokenizer=tokenizer,
)

# Iniciar el entrenamiento
trainer.train()
```

Parámetros clave a considerar:
- `orpo_alpha`: Controla la fuerza de la optimización de preferencias
- `orpo_beta`: Parámetro de temperatura para el cálculo de odds ratio
- `learning_rate`: Debe ser relativamente pequeño para evitar el olvido catastrófico
- `gradient_accumulation_steps`: Ayuda con la estabilidad del entrenamiento

## Próximos Pasos

⏩ Prueba el [Tutorial de ORPO](../../../notebooks/es/2_preference_alignment/orpo_tutorial.ipynb) para implementar este enfoque unificado de alineación de preferencias.

## Recursos
- [Artículo de ORPO](https://huggingface.co/papers/2403.07691)
- [Documentación de TRL](https://huggingface.co/docs/trl/index)
- [Guía de RLHF de Argilla](https://argilla.io/blog/mantisnlp-rlhf-part-8/)

<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/smol-course/blob/main/units/es/unit2/2.md" />