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chain-of-hindsight

基于人类反馈优化语言模型的开源框架

Chain of Hindsight语言模型反馈对齐模型训练评估Github开源项目

Chain-of-Hindsight是一个开源项目，提供了基于Jax的语言模型训练框架。该方法通过人类反馈来优化模型性能，支持LLaMA和GPT-J等大型模型。项目包括数据准备、模型训练和评估的完整流程，其反馈处理机制有助于模型在对话和摘要等任务中提升表现。最新更新改进了大模型分片和数据并行处理，为自然语言处理研究提供了实用工具。

GithubGithub论文论文
介绍相关项目
dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架
DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估
DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化，DataComp-LM已显著提升了模型性能，创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。
h2o-llmstudio - 轻松微调大型语言模型的无代码图形界面
GithubH2O LLM StudioLLM微调Nvidia GPU图形用户界面开源项目无代码界面
H2O LLM Studio 提供无代码图形界面，轻松微调大型语言模型。支持多种超参数调整，包括LoRA和8位模型训练技术，甚至还可使用强化学习。用户可以可视化跟踪模型性能，并与模型互动获取即时反馈。支持将模型导出至 Hugging Face Hub，方便与社区分享。
open-chatgpt - 通过最少计算资源训练个性化的ChatGPT模型开源库
ChatGPTDeepSpeedGithubOpen-ChatGPTRLHFStanford Alpaca开源项目
Open-ChatGPT是一个开源库，能够使用个人数据和最少的计算资源训练个性化的ChatGPT模型。该库提供端到端训练框架，支持分布式训练和卸载，适用于使用DeepSpeed和RLHF技术训练的模型。项目还包括Stanford Alpaca Lora的最新实现，并提供丰富的公开指令调整和RLHF数据集，便于开发者和研究人员使用。
llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具
GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目
llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。
prometheus-7b-v2.0 - 用于语言模型评估的开源工具与反馈优化
GithubHuggingfacePrometheus 2开源项目权重合并模型相对评分绝对评分语言模型
Prometheus 2 是一款基于 Mistral-Instruct 的开源语言模型，通过细粒度评估替代 GPT-4 的某些功能。它通过反馈数据微调，支持直接和相对评价。权重合并提升性能，且通过人类反馈优化强化学习模型，适用于多领域评估任务。
openai - 开源实现OpenAI API模型的完整指南与示例
APIGithubLLMLangChainOpenAIWhisper开源项目
此存储库提供了实现OpenAI API的开源模型，包括聊天、音频和图像功能。用户可以通过`openai`或`LangChain`库与这些模型交互。指南详细介绍了依赖项安装、前端获取、环境变量设置、手动下载模型权重以及启动服务等步骤。项目支持多种语言模型、嵌入模型、扩散模型和音频模型，用户可根据需求选择访问所需服务。
honeybee - 优化多模态大语言模型性能的局部性增强投影器
GithubHoneybee多模态大语言模型局部性增强投影器开源项目深度学习计算机视觉
Honeybee项目通过局部性增强投影器提升多模态大语言模型性能。该项目在MMB、MME、SEED-I等基准测试中表现优异，提供预训练和微调模型检查点。Honeybee支持多种数据集，包含详细的数据准备、训练和评估指南，为多模态AI研究和开发提供开源工具。
other - 高性能开源自然语言处理框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理框架，提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务，适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活，可处理多语言文本，支持迁移学习。Transformers定期更新，紧跟NLP领域最新进展，为用户提供丰富的API和优化的性能。
langchain-decoded - 深入了解LangChain框架的多种模块与实际应用
GithubLangChainPython笔记本chatbots大语言模型开源框架开源项目
这系列文章详细解读LangChain框架的功能和应用，包括模型、嵌入、提示、索引、内存、链、代理和回调等模块，适用于聊天机器人、文本摘要、数据生成和问答系统等场景。通过Python笔记本记录的实践过程，并提供在Google Colab上的快速启动链接，帮助开发者充分利用大语言模型进行开发。欢迎关注和分叉项目，深入了解LangChain的实际使用方法。
haystack - 用于构建端到端LLM应用程序的高级框架，支持广泛的NLP功能
GithubHaystackLLM开源项目文档检索热门自然语言问答语义搜索
Haystack是一个综合性的LLM框架，能够实现从文档检索到问题回答的多种功能。用户可以灵活选择使用OpenAI、Cohere、Hugging Face等提供的模型，或是自定义部署在各大平台的模型。该框架支持包括语义搜索、答案生成和大规模文档处理等广泛的NLP任务，同时还支持使用现成模型或对其进行微调，基于用户反馈持续优化模型性能。适用于企业级应用开发，帮助用户解决复杂的NLP问题。
相关项目
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