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利用RLHF优化大型语言模型的Python库

pykoi 开源库 RLHF RAG 模型比较 Github 开源项目

pykoi是一个开源的Python库，利用RLHF优化大型语言模型（LLM）。它提供统一界面，包含RLHF/RLAIF数据和反馈收集、强化学习微调及模型比较等功能，支持用户存储聊天记录并进行性能对比。此外，pykoi还支持快速实现上下文感知对话生成，并确保数据隐私和安全，适用于CPU和GPU等多种计算资源。

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介绍相关项目

k2 - 高性能自动微分FSA/FST算法库支持语音识别

CUDAGithubPyTorchk2开源项目有限状态自动机语音识别

k2是一个高性能的有限状态自动机(FSA)和有限状态转换器(FST)算法库，旨在与PyTorch和TensorFlow等自动微分工具包无缝集成。该库主要应用于语音识别领域，支持交叉熵、CTC和MMI等多种训练目标的融合，并能优化多阶段解码系统。k2基于C++和CUDA实现，提供高效并行计算，并与PyTorch深度集成，为语音识别技术的进一步发展提供了灵活而强大的框架。

v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用

GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型

了解先进自然语言处理开源模型的信息，包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露，但以上内容可为开发和应用提供重要参考。

pythia-2.8b-v0 - 支持可解释性研究的多尺寸语言模型，适合科学研究应用

EleutherAIGithubHuggingfacePythia可解释性大型语言模型开源项目机器学习模型

Pythia模型套件旨在支持大型语言模型的可解释性研究，提供多种尺寸的模型以及去重和未去重的数据版本。尽管不以提升下游性能为主要目标，但测试显示在某些任务中表现卓越。基于Transformer架构的Pythia-2.8B可进行微调研究，适用于探索语言模型的训练过程和变化情况。项目采用Apache 2.0许可，模型及检查点可通过Hugging Face获取，促进语言模型的训练与科研开发。

CodeLlama-7b-Python-hf - Meta推出的Python专用代码生成与理解模型

Code LlamaGithubHuggingfacePython编程人工智能代码生成大语言模型开源项目模型

CodeLlama-7b-Python-hf作为Code Llama系列的Python特化版本，搭载70亿参数规模的优化Transformer架构。这款由Meta开发的模型通过预训练和精调，具备出色的Python代码补全和理解能力。模型支持商业及研究领域应用，使用需遵循Meta许可协议。

xllm - 便捷微调大语言模型，集成最新优化技术

GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发

X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具，集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法，显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化，而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型，并可无缝对接HuggingFace Hub，适用于生产环境和快速原型设计，有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。

mamba-370m-hf - 兼容transformers库的高效语言模型

GithubHuggingfaceMambafinetuningtransformers开源项目模型生成

项目是一种与transformers库兼容的语言模型，整合了config.json和tokenizer，以提高文本生成的速度和准确性。建议安装transformers的最新主版本，以及causal_conv_1d和mamba-ssm，以充分利用优化的cuda内核。该项目支持经典的generate API和PEFT微调，使用float32格式进行微调可获得最佳性能表现，从而提升文本生成任务的效率和质量。项目形成了一种与transformers库兼容的模型环境，通过优化策略实现高效文本生成。

pretraining-with-human-feedback - 基于人类偏好预训练的语言模型代码库

GithubHugging Facetoxicity人类偏好多任务开源项目预训练

该项目为根据人类偏好预训练语言模型提供了一套基于Hugging Face Transformers和wandb的工具。项目实现了五种预训练目标，通过对训练数据注释并使用这些目标函数提升模型性能，包括毒性检测和隐私信息识别等任务。项目还提供详细的配置文件和评估方式指导。

chain-of-hindsight - 基于人类反馈优化语言模型的开源框架

Chain of HindsightGithub反馈对齐开源项目模型训练评估语言模型

Chain-of-Hindsight是一个开源项目，提供了基于Jax的语言模型训练框架。该方法通过人类反馈来优化模型性能，支持LLaMA和GPT-J等大型模型。项目包括数据准备、模型训练和评估的完整流程，其反馈处理机制有助于模型在对话和摘要等任务中提升表现。最新更新改进了大模型分片和数据并行处理，为自然语言处理研究提供了实用工具。

Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型

Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。

transfer-learning-conv-ai - 使用迁移学习构建最先进的对话式 AI

Conversational AIGithubHuggingFaceOpenAI GPTTransfer Learning开源项目预训练模型

transfer-learning-conv-ai项目提供了一套完整的代码库，使用OpenAI GPT及GPT-2模型通过迁移学习技术培训对话型AI代理。用户可以在1小时内完成模型训练，还可以直接使用预训练模型。本代码库支持在单GPU或多GPU下训练，并兼容Docker环境。适合参与NeurIPS 2018对话竞赛。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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