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论文alignment-handbook 项目介绍
alignment-handbook 是一个旨在为语言模型提供健壮训练方法的开源项目。该项目由 Hugging Face 团队开发，旨在帮助研究人员和开发者更好地对齐语言模型与人类和 AI 偏好。
项目背景
在过去的一年里，ChatGPT 和 Llama 系列语言模型的出现，引发了人工智能领域的巨大变革。这导致了大量数据集和模型的出现，主要集中在通过监督微调(SFT)来教导语言模型遵循指令。然而，研究表明，将 SFT 与人类(或 AI)偏好结合可以显著提高模型的有用性和安全性。鉴于对齐语言模型与一组偏好是一个相对较新的想法，公开可用的资源较少，alignment-handbook 项目应运而生，旨在填补这一空白。
项目目标
alignment-handbook 的主要目标是为社区提供一系列涵盖整个训练流程的健壮训练方法。这些方法包括：
- 继续预训练：适应语言模型到新的语言或领域。
- 监督微调：教导语言模型遵循指令。
- 奖励建模：教导语言模型根据人类或 AI 偏好区分模型响应。
- 拒绝采样：一种简单但强大的技术，用于提升 SFT 模型的性能。
- 直接偏好优化(DPO)：一种强大且有前景的 PPO 替代方法。
- 比值偏好优化(ORPO)：一种结合 SFT 和 DPO 的单阶段技术，用于根据人类偏好微调语言模型。
项目结构
项目主要由以下部分组成：
scripts目录：包含用于训练和评估模型的脚本。recipes目录：包含重现如 Zephyr 7B 等模型的配方。- 教育内容：项目正在编写一系列指南，解释如何使用直接偏好优化(DPO)等方法，以及在实践中收集人类偏好的经验教训。
使用方法
要使用 alignment-handbook，用户需要按照项目的安装说明设置环境。之后，可以按照提供的说明复制 Zephyr-7b-β 模型，或使用自己的数据集训练聊天模型。
项目价值
alignment-handbook 为研究人员和开发者提供了一个宝贵的资源，帮助他们更好地理解和实施语言模型对齐技术。通过提供详细的训练方法和实用的指南，该项目有助于推动语言模型的发展，使其更好地符合人类价值观和期望。
未来展望
随着项目的不断发展，alignment-handbook 将继续提供新的训练方法和最佳实践，帮助社区更好地应对语言模型对齐的挑战。通过开源协作，该项目有望在推动安全、有用的AI系统发展方面发挥重要作用。
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