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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。

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。

Grounding_LLMs_with_online_RL - GLAM 强化学习优化大型语言模型的新方法

BabyAI-TextGLAMGithubLamorel大语言模型开源项目强化学习

这个开源项目开发了GLAM方法，通过在线强化学习优化大型语言模型在BabyAI-Text环境中的性能。项目提供了BabyAI-Text环境和实验代码，支持智能体训练和评估。研究者使用Lamorel库实现了PPO、DRRN等多种智能体。代码库包含详细的安装说明、配置文件和运行指南，便于其他研究人员复现和拓展相关研究。

awesome-RLHF - 人类反馈下的强化学习文献合集

GithubRLHFReinforcement Learning人类反馈大型语言模型奖励模型开源项目

此页面汇集了关于强化学习与人类反馈（RLHF）的最新研究论文，涵盖从基础概念到高级技术，包括大语言模型、视频游戏、机器人和个性化推荐系统等应用。页面将持续更新，跟踪此领域的前沿进展。

lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架

GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目

该项目提供统一框架，用于评估生成式语言模型，通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项，旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等，也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。

AlignLLMHumanSurvey - 更好的理解和对齐大型语言模型与人类需求的方法综述

GithubLarge Language ModelsNLP培训方法开源项目数据收集模型评估

本综述探讨了大型语言模型（LLMs）与人类需求对齐的研究进展，包括数据收集、训练方法和模型评估。文章展示了如何改进LLMs在理解人类指令、避免偏见和减少虚假信息方面的表现，并为研究人员和从业者提供了有价值的参考，助力LLMs更好地满足人类任务和期望。

ROS-LLM - 一个用于具身智能应用的ROS框架

GPT-4GithubROS-LLMROS2开源项目机器人控制自然语言交互

ROS-LLM项目打造了一个使用大语言模型（如GPT-4和ChatGPT）的ROS框架，用于机器人决策和控制。框架易于扩展和集成，只需简单API配置，十分钟内即可完成机器人与ROS-LLM的结合，快速创建互动与控制体验。支持ROS系统，并拥有本地和云端自然语音交互、历史记录保存功能。未来计划增加导航接口和传感器输入接口，以提升机器人导航与环境感知能力。

helicone - 开源LLM开发平台简化AI应用监控与优化

GithubHeliconeLLM开发者平台开源开源项目观察性

Helicone是一个开源的LLM开发平台，支持OpenAI、Anthropic等多种LLM集成。通过一行代码即可实现请求日志、会话追踪和指标分析。该平台还提供prompt管理、评估和微调等功能，以及缓存和自定义速率限制等网关特性。Helicone支持云端部署和自托管，适用于各种规模的AI应用开发。

OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化

GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调

OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用，兼容Hugging Face模型和数据集，性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF，能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性，同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性，为大规模语言模型优化提供了强大支持。

phasellm - 探索和评估大型语言模型的框架

API集成GithubPhaseLLM大语言模型开源开源项目性能评估

PhaseLLM是一个创新的框架，旨在帮助用户管理和测试由大型语言模型（LLM）驱动的体验，如ChatGPT及其变种。该框架提供标准化API，兼容OpenAI、Cohere、Anthropic等多家服务提供商，构建评估体系，并新增自动化功能，使开发者和数据科学家能更容易地启动新的产品。适合各类品牌和产品经理，简化和加速大型语言模型的集成与评估过程。

awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型（LLM）的综合功能

API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练

提供Azure OpenAI和大型语言模型（LLM）的综合参考，包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势，非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。

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