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DITTO方法通过示范反馈优化语言模型对齐

Demonstrated-feedback项目开发了DITTO方法，利用少量示范反馈对齐语言模型。这种方法无需大规模数据集，能够学习细粒度的风格和任务对齐。DITTO在新闻、电子邮件和博客等领域的表现优于现有技术。这一创新为语言模型的个性化提供了高效解决方案。

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介绍相关项目

AlignLLMHumanSurvey - 更好的理解和对齐大型语言模型与人类需求的方法综述

GithubLarge Language ModelsNLP培训方法开源项目数据收集模型评估

本综述探讨了大型语言模型（LLMs）与人类需求对齐的研究进展，包括数据收集、训练方法和模型评估。文章展示了如何改进LLMs在理解人类指令、避免偏见和减少虚假信息方面的表现，并为研究人员和从业者提供了有价值的参考，助力LLMs更好地满足人类任务和期望。

SauerkrautLM-Nemo-12b-Instruct - 高效微调大语言模型的资源节约技术展示

GithubHuggingfaceSauerkrautLM-Nemo-12b-InstructSpectrum Fine-TuningVAGO solutions开源项目德英数据集模型语言模型微调

SauerkrautLM-Nemo-12b-Instruct项目演示了通过Spectrum微调技术实现大语言模型资源高效微调的可能性。采用精心构建的德英Sauerkraut Mix v2数据集，只需微调模型25%层数，即可优化12亿参数的性能，显著提升德语与英语能力，并有助于多语言技能的整体提升。模型在Hugging Face排行榜表现卓越，验证了跨语言增强能力的重要价值，同时保留大部分既有知识。

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。

llm-datasets - LLM微调优质数据集与工具资源库

GithubLLM对话开源项目微调指令跟随数据集

LLM Datasets项目汇集了大语言模型微调所需的优质数据集、实用工具和核心概念。涵盖通用、数学逻辑、编程和对话等多个领域，项目详细阐述了高质量数据集的特征。为研究人员和开发者提供多样化的LLM微调数据资源，旨在促进模型性能提升。

DALM - 优化AI语言模型的开源自适应工具包

ArceeDALMGithubLlama-2-7b-hfRAG-end2endcontrastive learning开源项目

Arcee开源的领域自适应语言模型工具包（DALM）结合了RAG-e2e架构，实现LLM与向量存储的高效整合。该工具包支持Llama、Falcon和GPT等解码器，适用于特定领域的高级定制。工具包包括数据处理、训练和评估的完整代码库，支持对比学习和高效的检索生成联合训练。

Finetune_LLMs - 引用数据集微调大型语言模型（LLM）的代码

DeepSpeedFinetune LLMsGPTJGithubHuggingfaceNvidia-docker开源项目

Finetune_LLMs 项目提供代码支持DeepSpeed、Lora或QLora方法微调大型语言模型，涵盖从名言数据集学习及利用 Nvidia-docker 简化环境配置，适于需GPU支持的用户。

ParroT - 利用人工翻译和反馈优化的大语言模型对话翻译框架

GithubParroT人工反馈大语言模型开源项目指令微调翻译

ParroT是一个开源对话翻译框架，融合大语言模型与人工翻译数据，提升翻译质量。该框架将翻译任务转化为指令跟随形式，并通过'提示'字段引入额外要求，实现更精准的翻译控制。项目包含预训练模型、指令数据集和训练脚本，并采用闪存注意力机制和LoRA等优化技术，以提高模型效率。这一创新方法为改进机器翻译和对话系统提供了新思路。

UnslopNemo-12B-v2-GGUF - 增强AI模型表达能力的实验探索

ChatMLGithubHuggingfaceMistralUnslopNemo反馈开源项目数据集模型

该项目通过减少RP数据集中的特点，以提高模型的表达力。适用于Mistral、ChatML以及文本补全任务。通过调整采样设置，用户有可能获得更优的结果。参与者被鼓励在讨论页面提供反馈，以帮助进一步改进性能。

P-tuning-v2 - 深度提示调优技术提升小型模型性能媲美传统微调方法

GithubP-tuning v2参数效率开源项目提示调优深度学习自然语言处理

P-tuning v2是一种创新的提示调优策略，通过深度提示调优技术为预训练Transformer的每层输入应用连续提示。这种方法显著提升了连续提示的容量，有效缩小了与传统微调方法的性能差距，尤其在小型模型和复杂任务中表现突出。研究表明，P-tuning v2在BERT和RoBERTa等模型上取得了优异成果，在多项NLP任务中达到了与微调相当的水平，为发展参数高效的模型调优技术开辟了新途径。

Step-DPO - 优化大语言模型长链推理的高效方案

GithubStep-DPO大语言模型开源项目数学问题模型微调长链推理

Step-DPO是一种旨在提升大语言模型长链推理能力的新方法。该方法通过数据构建流程生成了1万对高质量步骤偏好对数据集，在仅使用少量数据的情况下显著提升了模型性能。研究表明，Step-DPO能将Qwen2-7B-Instruct在MATH和GSM8K测试集上的得分分别提高5.6%和2.4%。应用Step-DPO后的Qwen2-72B-Instruct更是在这两个测试集上分别达到70.8%和94.0%的得分，超越了多个闭源模型。

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