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论文项目介绍：pykoi-rlhf-finetuned-transformers
pykoi-rlhf-finetuned-transformers 是一个旨在通过人类反馈强化学习（RLHF）来改进大型语言模型（LLM）的开源 Python 库。此项目提供了一个统一的接口，涵盖了数据和反馈收集、强化学习微调、奖励建模以及模型比较等多方面的功能。
项目特点
互动界面功能
pykoi 支持用户轻松地实时获取用户反馈并不断改进模型。用户可以通过几点简单的代码便能在本地存储与 LLM 的聊天记录，从而确保数据隐私。此外，它还能启动一个聊天机器人界面，将聊天记录自动保存到计算实例中，并在仪表板上进行可视化。用户可选择在 CPU 或 GPU 实例上运行，并可通过博客获取更多信息。
模型对比
对比多个模型的性能是个复杂的任务，但 pykoi 提供了简化的方式，让用户能够轻松对比多个语言模型的表现。只需几行代码，用户即可在一组提示或互动会话中对比不同模型的表现。
人类反馈强化学习（RLHF）
RLHF 是一种结合了强化学习与人带入反馈训练的独特训练范式。它通过人类评估的反馈来细化模型的决策能力，并引导学习过程朝着期望结果发展。pykoi 支持用户在通过其聊天或排名数据库收集的数据上轻松微调模型，并在其博客中提供了详细的使用说明。
核心功能 - 研发增强生成（RAG）
pykoi 能够快速实现一个 RAG 聊天机器人。用户可以上传自己的文档，进而在预训练 LLM 的基础上生成基于上下文的响应。用户还可以查看模型用于生成响应的具体来源，并可以修改响应以帮助改进模型，这也是收集 RLHF 数据的良好途径。
安装指南
根据用户的需求和用于计算的资源环境（如 CPU 或 GPU），pykoi 提供了多种安装选项：
- RAG（CPU）：支持用 CPU 运行 RAG，可以通过 OpenAI API 或 Anthropic Claude2 API 实现。
- RAG（GPU）：支持用 GPU 运行，通过 HuggingFace 获取开源 LLM。
- RLHF（GPU）：支持在 GPU 上通过 RLHF 训练 LLM。
每个安装选项都提供了具体的步骤和指南，确保用户根据自身的需求配置合适的运行环境。
开发设置
对于有兴趣参与贡献的开发人员，pykoi 也提供了后端和前端的开发环境配置步骤。同时，项目支持在 AWS EC2 上启动 GPU 实例进行开发。
通过以上功能和设定指南，pykoi-rlhf-finetuned-transformers 为用户提供了简便的工具来提升和比较大型语言模型，并通过人类反馈来优化模型的学习和决策能力。
