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hh-rlhf

AI助手有用性和安全性的人类偏好数据以及人工生成的红队测试数据

hh-rlhf项目开源两类数据集:AI助手有用性和安全性的人类偏好数据,以及人工生成的红队测试数据。这些数据集旨在改进AI助手的性能和安全性。数据包含敏感话题,仅供研究使用。项目提供数据格式说明和使用指南,支持AI安全研究。

awesome-llm-human-preference-datasets - 开放源码的人类偏好数据集,用于LLM的指令调整与评估
AnthropicGithubHuman PreferenceOpenAIRLHFStanford Human Preferences Dataset开源项目
本页面汇总了多个人类偏好开源数据集,适用于LLM的指令调整、强化学习和评估。涵盖的数据集包括OpenAI WebGPT Comparisons、OpenAI Summarization和Anthropic HH-RLHF等。数据集中包含的问题、模型回答和人类评价数据,旨在为语言模型的开发和改进提供资源。覆盖文本摘要、对话、人类偏好比较等领域,为LLM研究和应用提供全面支持。
safe-rlhf - 北京大学开发的AI安全增强框架
BeaverGithub人工智能安全RLHF开源项目数据集模型训练
Safe RLHF是一个由北京大学PKU-Alignment团队开发的开源框架,整合了SFT、RLHF及Safe RLHF训练方法。它支持多种预训练模型,提供大量人工标注数据,能够训练奖励与成本模型,并采用多层次的安全性校验指标。最新发布的版本提供详尽的复现代码和数据集,旨在增强AI模型的安全性和实用性。
LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合
GithubLLMDataHub大语言模型开源社区开源项目数据集聊天机器人
LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据,为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集,适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时,平台更新最新数据集,助您获取行业前沿资源。
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。
Online-RLHF - 在线人类反馈强化学习的开源大规模语言模型指南
GithubHuggingfaceLLaMA3Online RLHFRLHF modelReward model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。
pretraining-with-human-feedback - 基于人类偏好预训练的语言模型代码库
GithubHugging Facetoxicity人类偏好多任务开源项目预训练
该项目为根据人类偏好预训练语言模型提供了一套基于Hugging Face Transformers和wandb的工具。项目实现了五种预训练目标,通过对训练数据注释并使用这些目标函数提升模型性能,包括毒性检测和隐私信息识别等任务。项目还提供详细的配置文件和评估方式指导。
awesome-RLHF - 人类反馈下的强化学习文献合集
GithubRLHFReinforcement Learning人类反馈大型语言模型奖励模型开源项目
此页面汇集了关于强化学习与人类反馈(RLHF)的最新研究论文,涵盖从基础概念到高级技术,包括大语言模型、视频游戏、机器人和个性化推荐系统等应用。页面将持续更新,跟踪此领域的前沿进展。
ai-audio-datasets - 提供多语言、多情感的语音、音乐和音效数据支持AI模型训练
AI Audio DatasetsAI model trainingAIGCGenerative AIGithub开源项目音频应用
AI Audio Datasets (AI-ADS) 🎵 提供多样化的语音、音乐和音效数据集,适用于生成式AI、AIGC、AI模型训练、智能音频工具开发及音频应用。该项目包含多种数据集,如AISHELL、阿拉伯语语音语料库、AudioMNIST等,覆盖多种语言和情感,适合多种语音识别和合成研究。用于训练多语种语音识别、语音转文字及语音情感转换等AI系统,提升AI音频技术的应用和开发水平。
RLHF-Reward-Modeling - 训练 RLHF 奖励模型的配方
ArmoRMBradley-Terry Reward ModelGithubRLHFRewardBenchpair-preference model开源项目
该项目专注于通过顺序拒绝采样微调和迭代DPO方法进行奖励和偏好模型训练,提供包括ArmoRM、Pair Preference Model和Bradley-Terry Reward Model在内的多种开源模型,并在RewardBench排行榜中表现显著。项目内容涵盖奖励建模、模型架构、数据集准备和评估结果,适用于基于DRL的RLHF及多项学术研究。
safeguards-shield - 增强人工智能应用的安全防护开发工具
GithubLLMsSafeguards Shield保护层安全风险工具包开源项目
Safeguards Shield是一个旨在安全、可靠使用大型语言模型(LLMs)的开发者工具包。本工具包提供保护层功能,能够防御恶意输入并过滤模型输出,使AI应用从原型快速转向生产阶段。此外,包含超过20种即用型检测器,为生成式AI(GenAI)应用提供全面的安全保障,并助力缓解LLM的可靠性与安全隐患。工具包还支持监控事件、成本及关于AI的责任指标,支持应用的长期发展。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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