在线人类反馈强化学习的开源大规模语言模型指南
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。
Online RLHF 项目是一个用于对齐大型语言模型(LLMs)的在线迭代强化学习从人类反馈(RLHF)的开源库。这个项目的推出填补了现有开源项目大多局限于离线环境的空白,提供了一种详细的流程使得在线迭代 RLHF 可以更容易地再现,并且仅利用开源数据便能达到甚至超越 LLaMA3-8B-Instruct 的效果。
项目中提供了多种模型,包括监督微调(SFT)模型、奖励模型和 RLHF 模型。
推荐为推理和训练分别创建独立的环境。
在进行 SFT 训练时,建议创建一个新的 Conda 环境,并安装必要的依赖库,如 Axolotl 和 FastChat。同时,还需要使用 huggingface 帐号登录和安装 wandb 记录训练过程。
conda create -n sft python=3.10.9 conda activate sft
推理环境也需要创建新的 Conda 环境,安装相关依赖,如 VLLM 和 transformers 等。
conda create -n vllm python=3.10.9 conda activate vllm
训练环境需要额外安装 torch、flash-attn 和其他必要库。同样需要进行 wandb 登录。
conda create -n rlhflow python=3.10.9 conda activate rlhflow
在这部分中,我们提供了逐步指南,帮助用户进行模型的训练和应用。
准备好 SFT 数据,并将其格式化为标准格式。可以参考 RLHFlow/RLHFlow-SFT-Dataset-ver2 作为例子。
在第二步中,使用奖励建模进行训练,项目已经在 Hugging Face 上提供了几个训练好的状态奖励模型(RMs)。
数据生成完成后,使用训练好的奖励模型对生成的响应进行评 分和排序,最后进行训练。
项目团队感谢 Huggingface TRL 团队、Allen Institute AI RewardBench 团队、Meta LLaMA 团队等多个开源社区的支持和贡献。
如果您发现该项目内容有用,请考虑引用以下文献:
@misc{dong2024rlhf, title={RLHF Workflow: From Reward Modeling to Online RLHF}, author={Hanze Dong and Wei Xiong and Bo Pang and others}, year={2024}, eprint={2405.07863}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.LG} }
通过这个项目,研究人员和开发者可以在开源数据和模型的支持下更高效地进行在线 RLHF 方面的研究和应用。
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图 表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。
HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。
一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。
WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。
基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。
xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。
一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。
olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。
飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版
飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。
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