项目概述
这是一个基于Meta-Llama-3-8B模型进行微调的开源项目,旨在为RLHF(基于人类反馈的强化学习)研究提供一个优质的起点。该项目是Online-RLHF工作的重要组成部分,其技术细节已在相关论文中详细说明。
模型特点
该模型是在meta-llama/Meta-Llama-3-8B的基础上进行训练得到的。它采用了多样化的高质量开源数据集进行训练,仅经过一个epoch的训练周期。值得注意的是,该模型尚未经过RLHF训练,这使其成为进行RLHF相关研究的理想基础模型。
训练数据集
模型的训练融合了多个高质量数据集,包括:
- ShareGPT:来自用户分享的GPT对话数据
- Evol-Instruct:进化式指令数据
- SlimOrca:精简版Orca数据集
- MathInstruct:数学指令数据集
- Magicoder-Evol-Instruct:编程相关的进化式指令
- GPT4-LLM:基于GPT4的语言模型数据
- OrcaMath:特化的数学问题数据集
- GPTeacher:教学相关数据集
- UltraInteract:交互式对话数据集
应用价值
该项目为研究人员提供了一个经过初步训练的基础模型,特别适合用于:
- RLHF相关研究
- 语言模型微调实验
- 多领域任务的适应性研究
- 模型行为分析与评估
技术实现
项目采用transformers库实现,并对generation_config.json进行了优化。模型训练参数的具体设置可以在项目的技术报告中查看,确保了模型训练的可复现性和稳定性。