Online-RLHF

在线人类反馈强化学习的开源大规模语言模型指南

Online RLHF LLaMA3 Huggingface RLHF model Reward model Github 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。

Github

Huggingface

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awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总数据处理到评估应有尽有

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ArmoRM-Llama3-8B-v0.1 - 多目标奖励模型助力AI决策优化

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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。

llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包

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llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包，支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能，支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面，以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型，提供多种训练方法和量化选项。

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

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