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更好的理解和对齐大型语言模型与人类需求的方法综述

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。

awesome-LLMs-In-China - 中国AI大模型全面收录及发展动态
ChatGLMGithubLLaMA人工智能大模型开源开源项目
这个项目系统收录了中国AI大模型的详细信息,涵盖机构、来源和分类等。通过持续更新,记录各类大模型的发展动态,包括百度文心一言、阿里通义千问等知名通用模型,以及医疗、金融等专业领域模型。项目还提供评测数据集和开源基础模型列表,为研究中国AI发展提供全面参考。
MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践
DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练
MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程,涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型,利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本,并包含多GPU训练指南,为中文大语言模型开发提供了实用参考。
llm-course - 大型语言模型的基础知识、科学研究与工程实践
GithubLLM课程Python大型语言模型开源项目机器学习神经网络
LLM-course涵盖数学基础、Python 编程和神经网络等基本知识,然后深入探索使用最新技术构建优秀大型语言模型的科学研究,及开发和部署基于LLM的应用程序的工程实践。课程结合理论与实践,提供互动辅助工具和丰富笔记本,有助于全面理解大型语言模型。还包括量化优化、模型融合和解码策略等高级主题。
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。
llama3-chinese - 基于Meta-Llama-3-8B的中英双语大语言模型
GithubLlama3-Chinese人工智能大语言模型开源项目自然语言处理
Llama3-Chinese是基于Meta-Llama-3-8B训练的中英双语大语言模型。该项目使用高质量多语言数据和先进训练方法,提升了模型的对话能力。项目提供完整的模型使用指南,包括下载、合并、推理和部署,并配有Web和CLI演示,方便研究者和开发者使用。
JudgeLM - 大语言模型开放场景高效评估技术
GithubJudgeLM大语言模型开放式任务开源项目微调模型评估
JudgeLM是一个用于训练和评估大语言模型评判器的开放平台。通过微调技术,该项目实现了对开放场景中大语言模型的高效评估,评判一致性超过人类水平。JudgeLM提供先进的评判器训练和评估代码,能够处理单一回答、多模态模型、多个回答和多轮对话等任务。此外,该平台还集成了分布式多模型服务系统和Web界面,方便用户使用和部署。
llm-data-creation - 大型语言模型驱动的自动数据生成框架
EMNLPGithub大语言模型开源项目微调数据创建评估
llm-data-creation是一个基于大型语言模型的数据生成框架。该项目仅需一个格式示例即可创建多种问答任务的合成数据,通过迭代过程生成更多相同格式的数据。这一方法特别适用于缺乏人工标注数据的场景。项目提供完整的数据创建、模型微调和评估流程,在10个公开基准数据集上的评估显示出优秀的跨域性能。
LLMRank - 大语言模型在推荐系统排序中的应用与挑战
GithubLLMRank偏见大语言模型开源项目推荐系统零样本排序
LLMRank项目聚焦大语言模型在推荐系统排序中的潜力。研究采用指令跟随方法,将用户行为历史和候选项整合到自然语言模板中。实验结果显示,大语言模型具备强大的零样本排序能力,但在处理用户历史顺序信息时面临挑战。通过设计特定提示策略,可有效提升排序表现。此外,项目还深入分析了排序过程中的偏见问题,并提出了相应的解决方案。
llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言
GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据
此大规模语言模型由日本研发,支持多语言(含日语和英语)及多编程语言。采用Transformer架构,经过预训练和指令调优,适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化,包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL,可用于生成自然语言文本,应用广泛,性能优异。
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