Logo
Project Icon

alignment-handbook

提升人工智能与人类偏好一致性的先进训练方法

AI偏好对齐语言模型持续预训练监督微调偏好优化Github开源项目热门

《Alignment Handbook》为ML社区提供了一系列全面的训练配方，专注于通过人工反馈强化学习（RLHF）等技术，继续训练和调整语言模型，以匹配人类和AI的偏好。该手册包括从数据收集、模型训练到绩效评估的完整流程，以及最新的训练代码和数据集，旨在帮助研究人员和开发人员构建更安全、更有效的AI系统。

访问官网访问官网GithubGithub文档文档论文论文
介绍知识库相关项目
AlignmentSurvey - 人工智能对齐研究的全面调查与分析
AI对齐GitHubGithub人工智能学术论文开源项目调查研究
AlignmentSurvey项目提供了AI对齐领域的全面调查研究，汇集最新成果，探讨人工智能系统与人类价值观的一致性。项目通过官方网站和arXiv论文呈现研究内容，涵盖AI对齐的关键挑战、进展和未来方向。研究者可通过GitHub Issues参与开放讨论，促进学术交流。
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。
llm_training_handbook - 大规模语言模型训练手册
GithubLLMThe Large Language Model Training Handbooktensor精度吞吐量最大化开源项目模型并行
该手册为语言模型训练工程师和操作员提供了多种方法和实用脚本，涵盖模型并行性、最大化吞吐量、张量精度和数据类型、训练超参数和模型初始化、不稳定性排查、以及软件和硬件故障调试等方面。适合需要深入技术细节的用户。若需要概述性和概念性内容，请参考姊妹项目The Large Language Model Training Playbook。
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。
luxia-21.4b-alignment-v1.0 - 指令微调与对齐模型luxia-21.4b-alignment-v1.0
GithubHuggingfaceluxia-21.4b-alignment-v1.0使用说明开源项目指令微调模型监督微调直接偏好优化
luxia-21.4b-alignment-v1.0是基于luxia-21.4b的指令微调和对齐模型，使用监督微调和直接偏好优化技术，提升模型的准确性和使用体验。
ReAlign - 重新格式化指令数据以提升大语言模型性能
GithubReAlign大语言模型对齐开源项目指令数据提示工程
ReAlign是一种指令数据优化方法，通过重新格式化现有指令数据的响应，使其更符合预设标准和相关证据。该方法减少了人工标注需求，同时提升了大语言模型的对齐能力、数学推理、事实性和可读性。实验显示，仅通过重新格式化响应，LLaMA-2-13B在GSM8K上的数学推理准确率提高了近10个百分点。ReAlign强调人类和大语言模型在对齐过程中的协作，为相关研究提供新思路。
AlignBench - 多维度评估中文大语言模型对齐性能的基准
AlignBenchGPT-4-0613Github大语言模型对齐水平开源项目评测
AlignBench 是多维度评估中文大语言模型对齐性能的评测基准。最新的 v1.1 版本提供了动态更新的数据、详细评分规则和高质量参考答案，确保评估的可靠性和可解释性。涵盖八大能力类别的数据主要来自真实用户问题，并使用 GPT-4 作为评分模型，通过多维度分析方法系统评估模型性能。
luxia-21.4b-alignment-v1.2 - 21.4亿参数的高效自然语言处理模型
GithubHuggingfaceLUXIA-21.4B-Alignment参数调优开源项目指令微调数据污染模型自然语言处理
Luxia-21.4b-alignment模型通过直接偏好优化训练，展现出在自然语言处理任务中的出色性能，甚至超越多参数模型。采用最先进的指令微调技术并结合多种数据集进行训练，计划发布多种模型版本。数据污染测试结果显示出色的泛化能力和准确性，在多项基准测试中表现优越。
HALOs - 设计人类意识损失函数以改进大型语言模型的人类反馈对齐
ArchangelGithubHuman-Aware Loss FunctionsKTOLLM开源项目训练
该项目提供灵活的平台，用于设计和优化人类意识的损失函数，旨在大规模地与离线人类反馈对齐大型语言模型。通过模块化数据加载和训练架构，支持包括KTO、PPO等多种损失策略，并提供基于GPT-4的开放式评估功能。建议阅读项目的技术报告和完整论文以获取更多信息。
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。
相关项目
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

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。

Project Cover

AI写歌

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。

Project Cover

有言AI

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。

Project Cover

Kimi

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。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号