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

Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调

Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目

本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调，提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化，开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色，以4*V100完成高效训练，远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据，对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测，确保用户获得全面权威的模型性能数据。

Llama-3.2-1B-Instruct - Unsloth技术加速大型语言模型微调提升效率降低资源消耗

GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth内存优化多语言支持开源项目模型模型微调

Llama-3.2-1B-Instruct项目利用Unsloth技术优化大型语言模型微调过程。该方法可将微调速度提升2-5倍，同时减少70%内存占用。项目提供多个Google Colab笔记本，支持Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的高效微调。这一创新技术为AI语言模型开发提供了更高效的解决方案，有助于推动相关领域的进步。

awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南，包括教程、工具与最佳实践

BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目

本页面汇总了微调大语言模型（如GPT、BERT、RoBERTa）的全面资源，适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践，为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导，提升模型表现，优化工作流程。

Meta-Llama-3.1-8B - Unsloth技术加速大语言模型微调并显著降低资源消耗

GithubHuggingfaceUnsloth开源项目微调性能优化模型语言模型

Meta-Llama-3.1-8B项目采用Unsloth技术优化大语言模型微调过程。该技术可将Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍，同时减少70%的内存占用。项目提供多个免费Google Colab笔记本，支持Llama-3 8b、Gemma 7b和Mistral 7b等主流模型的快速微调。这些笔记本设计简单直观，初学者只需添加数据集并运行，即可获得性能显著提升的模型。

rllte - 强化学习研究和应用的长期演进项目

GithubRLLTE工具包开源项目强化学习生态系统算法实现

RLLTE项目受到电信长期演进标准的启发，旨在为强化学习研究与应用提供开发组件和标准。项目不仅提供高质量的算法实现，还作为开发算法的实用工具包。RLLTE支持模块化设计、优化硬件加速、兼容多种计算设备和自定义环境，且包含大量可重复使用的基准。

Llama-3.2-1B-Instruct-bnb-4bit - Unsloth技术加速大型语言模型微调

GithubHuggingfaceLlama 3.2TransformersUnsloth开源项目性能优化模型模型微调

本项目展示了利用Unsloth技术微调Llama 3.2等大型语言模型的方法。该技术可将微调速度提升2-5倍，同时降低70%内存占用。项目为Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等多个模型提供免费Google Colab笔记本，便于用户进行模型微调。这一方法适合各层级用户，能有效提升模型训练效率。

llama-3-8b-bnb-4bit - 大语言模型微调工具提升训练速度并降低内存使用

AI训练GithubHuggingfaceLlama 3MetaUnsloth大语言模型开源项目模型

llama-3-8b-bnb-4bit项目是一种高效的大语言模型微调方法,能将训练速度提升2-5倍,同时减少70%内存使用。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等热门模型,并提供面向初学者的Google Colab笔记本。用户可以快速微调模型并导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。该工具降低了LLM微调的门槛,为开发者和研究者提供了便利。

Skywork-Reward-Llama-3.1-8B-v0.2 - 小型数据集训练的高性能奖励模型实现卓越偏好处理

GithubHuggingfaceReward ModelSkywork人工智能大语言模型开源项目数据集模型

Skywork-Reward-Llama-3.1-8B-v0.2是基于Llama-3.1-8B-Instruct架构的奖励模型，通过80K高质量偏好对数据集训练而成。该模型在复杂场景中展现出优秀的偏好处理能力，在数学、编程和安全等领域表现出色。在RewardBench排行榜上，它在8B模型中排名第一。这一成果证明了经过精心筛选的小型数据集也能用于训练高性能奖励模型。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit - 高效快速的开源大语言模型微调框架

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能大语言模型开源项目模型模型微调自然语言处理

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是一款开源的大语言模型微调框架,能以2.4倍的速度和58%更少的内存微调Llama 3.1等模型。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等多种模型,提供Google Colab笔记本便于使用。该框架适用于商业和研究领域,支持多语言处理,具有128K上下文长度。其优化设计显著提升了模型微调效率,为开发者和研究人员提供了强大的工具。

Llama-3.2-1B - 提升2.4倍速度的语言模型微调框架

GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth内存优化多语言支持开源项目模型模型微调

Meta发布的Llama-3.2-1B是一款支持8种语言的大规模语言模型。通过集成Unsloth工具，该项目实现了模型微调速度提升2.4倍、内存占用降低58%的性能优化。项目提供Google Colab环境支持，可快速进行模型训练，并支持将成果导出为GGUF、vLLM格式或部署至Hugging Face平台。

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