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reward-bench

用于评估使用如Starling、PairRM、OpenAssistant和DPO等算法的奖励模型的能力和安全性的基准工具

RewardBench评价标准数据集文献anymodelGithub开源项目

RewardBench是一款基准工具，用于评估使用如Starling、PairRM、OpenAssistant和DPO等算法的奖励模型的能力和安全性。该工具提供通用的推理代码、统一的数据集格式和测试，以确保公平评估，并拥有强大的分析与可视化功能。用户可以通过pip快速安装并运行评估脚本，测试各种奖励模型的性能和偏好集。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
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
GithubHuggingfaceURM-LLaMa不确定性识别奖励模型开源项目机器学习模型模型训练
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。
dopamine - 用于快速原型设计的强化学习研究框架
DQNDopamineGithubJAXTensorflow开源项目强化学习
Dopamine是一个用于快速原型设计强化学习算法的研究框架，旨在便于用户进行自由实验。其设计原则包括易于实验、灵活开发、紧凑可靠和结果可重复。支持的算法有DQN、C51、Rainbow、IQN和SAC，主要实现于jax。Dopamine提供了Docker容器及源码安装方法，适用于Atari和Mujoco环境，并推荐使用虚拟环境。更多信息请参阅官方文档。
bigcode-evaluation-harness - 开源代码生成模型评估框架
BigCodeGithub代码生成多语言支持开源项目模型评估评估框架
bigcode-evaluation-harness是一个评估代码生成模型的开源框架。它支持多种编程语言和任务,如代码补全、插入和翻译。该框架兼容Hugging Face上的自回归模型,具备多GPU生成能力,并可在Docker容器中运行以保证安全性和可重复性。框架集成了HumanEval、APPS等多个代码生成基准,为研究人员和开发者提供了全面评估代码模型性能的工具。
ToolQA - 评估工具增强型大语言模型的开源数据集
GithubToolQA大语言模型工具增强开源项目数据集评估基准
ToolQA是一个开源数据集，专门用于评估工具增强型大语言模型。数据集涵盖8个领域，包含需要综合使用多个工具解答的问题，分为简单和困难两个级别。ToolQA通过人机协作创建，提供了数据统计、下载链接、工具实现和基准代码，为研究人员评估和改进大语言模型的外部工具使用能力提供全面资源。
wandb - 专注于机器学习流程优化的工具
GithubWeights & Biases开源项目数据可视化机器学习模型管理模型训练
Weights & Biases（简称W&B）是一个专注于机器学习流程优化的工具，它通过追踪和可视化机器学习的各个阶段——从数据集处理到模型部署——以提高开发效率。W&B 允许用户在一处平台上管理和比较多个实验，便捷地监控实验的运行效果及进度。
FinRL-Meta - 开源金融市场模拟与基准测试环境平台
FinRL-MetaGithub市场环境开源开源项目数据驱动金融强化学习
FinRL-Meta构建了多元化的金融市场模拟环境，提供数据驱动的金融强化学习基准测试，支持多场景与插件式运作。其完善的‘训练-测试-交易’流水线桥接了模拟与现实间的差距，增强了模型的实用性和效率。从数据操作到策略评估，FinRL-Meta为金融科技研究提供了一流的支持和灵活的工作流程。
ann-benchmarks - 开源高维近似最近邻搜索算法基准测试平台
ANN算法Github基准测试开源项目性能比较近邻搜索高维空间
ann-benchmarks是一个开源的高维近似最近邻(ANN)搜索算法评估平台。该项目提供预生成数据集、Docker容器和测试套件,支持对多种ANN算法进行客观的基准测试。目前已包含Annoy、FAISS、NMSLIB等主流算法,并通过性能对比结果和可视化图表展示各算法特性。研究人员和工程师可基于此平台选择适合特定场景的ANN算法,推动相关技术的优化和应用。
PantheonRL - 多智能体强化学习训练和测试的模块化框架
GithubPantheonRLStableBaselines3多智能体强化学习开源项目自适应训练训练框架
PantheonRL是一个用于多智能体强化学习环境训练和测试的开源框架。它提供模块化和可扩展的功能，支持智能体策略训练、微调、动态配对等。基于StableBaselines3构建，PantheonRL采用去中心化训练方法，为每个智能体配备独立的重放缓冲区和更新算法。此外，它还提供Web用户界面，便于进行轻量级实验和原型设计，支持自我对弈、交叉对弈、循环训练和微调等多种训练模式。
awesome-deep-rl - 全面的深度强化学习资源库
Github基准测试开源库开源项目深度强化学习环境模拟竞赛
该项目汇集了深度强化学习领域的各类资源,包括主流库、基准测试结果、训练环境、竞赛信息和发展时间线。研究人员和开发者可以在此快速了解该领域的全貌,获取有价值的工具和信息。作为一个综合性资源库,它为深度强化学习的学习和研究提供了便利。
EvalAI - 专为机器学习与人工智能算法评估和比较设计的平台
EvalAIGithub人工智能开源平台开源项目机器学习算法比较
EvalAI是一个开源平台，用于评估和比较机器学习及AI算法，提供中心化排行榜和提交界面，支持自定义评估协议和多语言环境，可适应高需求的计算挑战，助力研究者复现研究结果，进行准确可靠的分析。
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