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URM-LLaMa-3.1-8B

基于LLaMa的不确定性奖励模型提升AI对未知问题的判断能力

URM-LLaMa-3.1-8B是一款开源的不确定性感知奖励模型,通过属性回归和门控层学习两阶段训练,实现对AI回答的多维度质量评估。模型集成了不确定性感知价值头设计,可从有用性、正确性、连贯性等维度评估输出质量,特别适合处理具有不确定性的问题场景。项目提供完整代码实现,支持LLM响应质量研究。

ArmoRM-Llama3-8B-v0.1 - 多目标奖励模型助力AI决策优化
ArmoRMGithubHuggingfaceLlama3Mixture-of-Experts多目标奖励奖励建模开源项目模型
该项目介绍了一种名为ArmoRM-Llama3-8B-v0.1的多目标奖励模型,通过专家混合(MoE)方法提升AI在多任务环境中的决策准确性。ArmoRM模型在性能榜中表现突出,特别是在聊天、复杂推理和安全性领域的评分名列前茅。模型通过对大量数据进行细致训练,旨在减少冗长偏差,并利用奖励转换矩阵优化结果。项目为AI和机器学习研究者提供了易用的代码示例和操作流程,展示如何结合多目标系数实现线性偏好评分,提供了一种高效、灵活的方法以调整语言模型的响应特征和优先级。
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。
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。
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。
Awesome-LLM-Uncertainty-Reliability-Robustness - 大语言模型的不确定性、可靠性和鲁棒性研究资源集
GithubLLM不确定性可靠性开源项目评估鲁棒性
该项目汇集了大语言模型不确定性、可靠性和鲁棒性相关的研究资源。内容包括模型评估、不确定性估计、校准、幻觉、真实性和推理能力等方面。通过整理这些资料,项目为研究人员和开发者提供了深入了解大语言模型局限性和改进方向的参考。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
Llama-3.1-Storm-8B - 多任务智能的高性能开源语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Storm-8B人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型微调
Llama-3.1-Storm-8B是基于Llama-3.1-8B-Instruct改进的开源语言模型。通过自主数据筛选、定向微调和模型合并,它在10个基准测试中显著超越原始模型,包括指令遵循、知识问答、推理能力、真实性和函数调用。GPQA提升7.21%,TruthfulQA提升9%,函数调用准确率提升7.92%。支持Transformers、vLLM和Ollama等多种部署方式,为AI开发者提供高性能的通用型语言模型选择。
LLaMA3-SFT - 研究奖励建模与在线RLHF应用
GithubHuggingfaceRLHFtransformers元语言模型在线学习开源项目模型高质量数据
LLaMA3-SFT项目提供了在Meta-Llama-3-8B模型基础上开发的SFT检查点,利用多样化高质量开源数据训练而成,尚未经过RLHF训练,是进行RLHF研究的良好起点。
Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型
GithubHuggingfaceLlama3-ChatQA-1.5人工智能开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统
基于Llama-3开发的大语言模型,专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本,采用改进的训练方案,增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中,模型在多个数据集上表现优异,尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式,适用于多种对话问答场景。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 量化的语言模型版本,促进文本生成与信息获取
GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored内幕交易开源项目文本生成模型量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF项目是一个未过滤的量化语言模型版本,增强了文本生成的多样性和信息获取效率。通过llama.cpp的量化处理,该模型在保持高效性能的同时输出高质量响应。其特点包括在敏感话题上的信息提供更全面,响应拒绝次数少。支持研究和开发中的多场景应用,用户可以在相关平台上进行交互,实现从文本生成到信息提取的多领域应用。
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