PaLM-rlhf-pytorch

结合PaLM架构的RLHF创新实现

PaLM RLHF 人工智能强化学习人类反馈 Github 开源项目

本项目实现了基于PaLM架构的强化学习与人类反馈（RLHF），适用于开放环境下的ChatGPT复现。结合了LoRA微调和Flash Attention技术，提供详细的安装和使用指南。加入社区，探索最新的PPO和RL技术进展。

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。

OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化

GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调

OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用，兼容Hugging Face模型和数据集，性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF，能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性，同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性，为大规模语言模型优化提供了强大支持。

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。

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-RLHF-Tuning - RLHF三阶段训练支持指令微调、奖励模型和多种训练方式

DPOGithubLLaMALLaMA2PPORLHF开源项目

本项目实现了RLHF的三阶段训练，包括指令微调、奖励模型训练和PPO算法训练。支持LLaMA和LLaMA2模型，并提供多种分布式加速训练方法。项目附有详细的实现文档，并对比了其他开源框架的功能，是RLHF训练的宝贵资源。

ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch - 使用LoRA和RLHF在消费者硬件上微调ChatGLM的详细指南

ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorchGithub奖励模型开源项目数据处理模型微调环境配置

该项目详细介绍了如何在消费者硬件上使用LoRA和RLHF微调ChatGLM LLM，包括环境配置、数据处理、监督微调及奖励模型的训练等步骤，帮助开发者轻松实现模型优化。

LaMDA-rlhf-pytorch - Google对话AI模型的开源预训练实现

GithubLaMDAtransformer架构开源实现开源项目自然语言处理预训练模型

LaMDA-rlhf-pytorch是Google LaMDA对话AI模型的开源PyTorch实现，聚焦2B参数预训练架构。项目整合了T5相对位置编码、门控GELU激活函数和GPT式解码器结构，并提供预训练脚本、Hugging Face数据集集成和Weights & Biases日志记录功能。后续将加入SentencePiece分词器、详细文档、微调脚本和推理能力。此项目为AI研究者和开发者提供了研究大规模对话模型的平台。

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。

Grounding_LLMs_with_online_RL - GLAM 强化学习优化大型语言模型的新方法

BabyAI-TextGLAMGithubLamorel大语言模型开源项目强化学习

这个开源项目开发了GLAM方法，通过在线强化学习优化大型语言模型在BabyAI-Text环境中的性能。项目提供了BabyAI-Text环境和实验代码，支持智能体训练和评估。研究者使用Lamorel库实现了PPO、DRRN等多种智能体。代码库包含详细的安装说明、配置文件和运行指南，便于其他研究人员复现和拓展相关研究。

openrl - 综合性强化学习平台，支持多任务训练

GithubOpenRLPyTorch多智能体开源项目强化学习自然语言处理

OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架，支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持，兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时，OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置，并提供中英文文档。

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