HALOs

设计人类意识损失函数以改进大型语言模型的人类反馈对齐

Human-Aware Loss Functions LLM KTO Archangel 训练 Github 开源项目

该项目提供灵活的平台，用于设计和优化人类意识的损失函数，旨在大规模地与离线人类反馈对齐大型语言模型。通过模块化数据加载和训练架构，支持包括KTO、PPO等多种损失策略，并提供基于GPT-4的开放式评估功能。建议阅读项目的技术报告和完整论文以获取更多信息。

Online-RLHF - 在线人类反馈强化学习的开源大规模语言模型指南

GithubHuggingfaceLLaMA3Online RLHFRLHF modelReward model开源项目

本项目详细介绍了如何通过在线迭代性的人类反馈强化学习（RLHF）来对齐大规模语言模型（LLMs）。提供了详细的工作流程和易于复现的步骤，使用开源数据即可实现与LLaMA3-8B-instruct相当或更好的效果。内容包括模型发布、安装说明、数据生成、数据注释和训练步骤，帮助实现高效的在线RLHF训练。

RLHF-V - 通过细粒度反馈优化多模态大语言模型

GithubRLHF-V人类反馈多模态大语言模型幻觉减少开源项目行为对齐

RLHF-V框架通过细粒度的人类纠正反馈来优化多模态大语言模型的行为。该项目收集高效的纠正反馈数据,让标注者修正模型回答中的幻觉片段。实验表明,仅需1小时训练即可将基础模型的幻觉率降低34.8%。RLHF-V在Muffin模型上的验证展示了显著的性能提升,有效提高了模型的可信度。

alignment-handbook - 提升人工智能与人类偏好一致性的先进训练方法

AI偏好对齐Github偏好优化开源项目持续预训练热门监督微调语言模型

《Alignment Handbook》为ML社区提供了一系列全面的训练配方，专注于通过人工反馈强化学习（RLHF）等技术，继续训练和调整语言模型，以匹配人类和AI的偏好。该手册包括从数据收集、模型训练到绩效评估的完整流程，以及最新的训练代码和数据集，旨在帮助研究人员和开发人员构建更安全、更有效的AI系统。

hal-9100 - 开发无需互联网连接的高效AI助手，专注隐私保护与速度提升

AI助手GithubHAL-9100OpenAI SDK开源项目生产环境私有部署

HAL-9100使用OpenAI SDK构建无需联网的AI助手，适用于生产环境。项目提供100%隐私保护，成本降低75%，速度提升23倍，支持多种文件格式和外部API请求。适合数据敏感领域如医疗、物联网和军事，专注于Software 3.0，通过最少硬编码提升灵活性，支持多种开源大型语言模型。了解更多关于代码解释器、知识检索和函数调用功能，快速开始构建定制AI解决方案。

PaLM-rlhf-pytorch - 结合PaLM架构的RLHF创新实现

GithubPaLMRLHF人工智能人类反馈开源项目强化学习

本项目实现了基于PaLM架构的强化学习与人类反馈（RLHF），适用于开放环境下的ChatGPT复现。结合了LoRA微调和Flash Attention技术，提供详细的安装和使用指南。加入社区，探索最新的PPO和RL技术进展。

GPT4RoI - 大型语言模型的区域感知能力优化

GPT4RoIGithubLLaMA模型区域感兴趣调整大型语言模型开源项目视觉认知

GPT4RoI项目专注于优化大型语言模型的区域感知能力，发布新版本GPT4RoI-7B-delta-V0来提升性能。该项目提供完整的训练与推理代码，并有在线演示以提升用户体验。项目包含了详尽的数据集和权重处理方法，便于研究者和开发者有效应用于区域相关的语言模型任务。

HalluQA - 中文大语言模型幻觉评估基准

GithubHalluQA中文幻觉大型语言模型开源项目评估基准问答任务

HalluQA是一个评估中文大语言模型幻觉问题的基准测试。该项目包含450个涵盖多领域的对抗性问题，考虑中国特色文化因素。HalluQA提供数据集、评估脚本和多选任务，采用GPT-4评估非幻觉率。研究结果揭示不同模型在处理误导性和知识性问题的表现，为中文大语言模型的改进提供参考。

RLAIF-V - 多模态大模型对齐的开源AI反馈框架

GithubRLAIF-V人工智能反馈可信性多模态大语言模型开源开源项目

RLAIF-V项目提出了一种新的多模态大模型对齐框架，通过开源AI反馈实现了超越GPT-4V的可信度。该框架利用高质量反馈数据和在线反馈学习算法，有效减少模型幻觉，提高学习效率和性能。项目开源的代码、模型权重和数据集为多模态人工智能研究提供了重要资源。

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。

ALMA-13B-Pretrain - 改进大型语言模型的翻译性能与偏好优化技术

ALMAGithubHuggingfaceLoRA微调对比偏好优化开源项目数据集机器翻译模型

ALMA基于新的翻译模型范式，初步在单语数据上进行精调，接着应用高质量的平行数据进行优化，从而显著提升大型语言模型的翻译效果。其最新版本ALMA-R采用了对比偏好优化（CPO），相较于传统监督精调，进一步提高了翻译的精度，可与GPT-4媲美。尤其是ALMA-13B-LoRA，通过过渡性精调和人类撰写的平行数据，确保了在专业翻译任务中的卓越表现。

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