LLM-RLHF-Tuning

RLHF三阶段训练支持指令微调、奖励模型和多种训练方式

RLHF PPO DPO LLaMA LLaMA2 Github 开源项目

本项目实现了RLHF的三阶段训练，包括指令微调、奖励模型训练和PPO算法训练。支持LLaMA和LLaMA2模型，并提供多种分布式加速训练方法。项目附有详细的实现文档，并对比了其他开源框架的功能，是RLHF训练的宝贵资源。

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论文

介绍相关项目

llama-trl - 使用 PPO 和 LoRA 微调 LLaMA

GithubLLaMA-TRLLoRAPPOReward Model TrainingSupervised Fine-tuning开源项目

本项目LLaMA-TRL通过PPO和LoRA技术进行大规模语言模型的微调，采用TRL（变压器强化学习）和PEFT（参数高效微调）方法。本文详细介绍了从安装依赖到具体实现的步骤，包括监督微调、奖励模型训练和PPO微调，助力开发者显著提升模型性能和任务适应能力。

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。

RLHF-Reward-Modeling - 训练 RLHF 奖励模型的配方

ArmoRMBradley-Terry Reward ModelGithubRLHFRewardBenchpair-preference model开源项目

该项目专注于通过顺序拒绝采样微调和迭代DPO方法进行奖励和偏好模型训练，提供包括ArmoRM、Pair Preference Model和Bradley-Terry Reward Model在内的多种开源模型，并在RewardBench排行榜中表现显著。项目内容涵盖奖励建模、模型架构、数据集准备和评估结果，适用于基于DRL的RLHF及多项学术研究。

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。

FsfairX-LLaMA3-RM-v0.1 - 基于LLaMA-3的开源奖励函数，支持多种RLHF方案的高性能实现

GithubHuggingfaceLLaMA3RLHF人工智能奖励建模开源项目模型模型训练

FsfairX-LLaMA3-RM-v0.1是一个基于LLaMA-3开发的强化学习奖励模型。该模型在Reward-Bench测试中取得了Chat 99.44分、Safety 88.76分等优秀成绩，支持PPO等多种人类反馈学习方法。项目提供完整的训练代码和使用示例，有助于开发更安全的AI应用。

Llama-3-8b-rm-mixture - 基于Llama3-8b的奖励模型训练与优化

GithubHuggingfaceLlama3-8bOpenRLHF奖励模型开源项目数据集模型训练

Llama-3-8b奖励模型利用OpenRLHF进行训练，结合OpenLLMAI的数据集，旨在提高模型性能。该项目基于Llama-3-8b-sft-mixture模型，使用余弦调度器，学习率为9e-6，预热比例0.03，批量大小256，并执行一次学习迭代。目标是通过优化和数据集策略，提升模型的奖励决策能力，为深度学习与AI开发者提供精确的工具。

LLaMA3-iterative-DPO-final - 高效集成在线RLHF技术的指令模型

GithubHuggingfaceLLaMA3-iterative-DPO-finalRLHF人工智能开源模型开源项目模型训练方法

LLaMA3-iterative-DPO-final是在线RLHF技术的非官方模型，在Alpaca-Eval-V2等基准测试中表现突出，超越众多模型。模型基于开源数据集训练，无需人工标签，包含详尽的复现指南，适用于学术研究和实际应用。

trlx - 分布式微调大型语言模型的强化学习框架，支持奖励函数与高效并行

GithubHugging FaceILQLNVIDIA NeMoPPOtrlX开源项目

一个专注于强化学习微调大型语言模型的分布式训练框架。支持使用奖励函数或已标注数据集进行训练，兼容🤗Hugging Face和NVIDIA NeMo模型，可扩展到20B参数以上。实现了PPO和ILQL等多种RL算法，提供详细文档和丰富示例，支持分布式训练和超参数搜索。适用于各种应用场景，通过高效并行技术提升训练效率。

LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南

Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化

本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。

LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台

GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门

LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。

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