self-rewarding-lm-pytorch

自我奖励语言模型训练框架的开源实现

Self-Rewarding Language Model SPIN AI 深度学习自然语言处理 Github 开源项目

self-rewarding-lm-pytorch是一个开源项目，实现了MetaAI提出的自我奖励语言模型训练框架。该项目包含SPIN算法实现，提供灵活的微调配置选项，支持自定义奖励提示、任意顺序的微调策略和批量采样。这个工具能帮助研究人员探索和改进语言模型的自我学习能力。

SPIN - 通过使用自对弈机制提升语言模型性能

GithubHugging FaceLanguage ModelSPINfine-tuningself-play开源项目

SPIN项目通过使用自对弈机制提升语言模型性能，无需额外的人类注释数据。模型通过生成自旋数据并与其先前版本对弈来优化策略。多项基准测试结果表明，SPIN显著提升模型表现，超过直接偏好优化方法。开源的完整代码和训练脚本提供了从数据生成到模型微调的全套流程。

self-refine - LLM自我反馈迭代优化自然语言处理任务

GithubLLMSelf-Refine开源项目自我反馈自然语言处理迭代优化

Self-Refine是一个创新的自然语言处理项目，利用大型语言模型(LLM)生成、评估和改进自身输出。通过迭代过程，LLM对自己的工作提供反馈并持续优化结果。该项目在缩写生成、对话响应和代码可读性改进等多个任务中展现了效果。这种自我完善方法为提升AI系统性能和可靠性开辟了新途径。

text2reward - 自动化强化学习奖励函数生成工具

GithubText2Reward代码实现奖励函数开源项目强化学习自动生成

Text2Reward是一个自动生成强化学习密集奖励函数的开源项目。该工具支持ManiSkill2和MetaWorld环境，提供零样本和少样本学习功能。项目包含代码实现、实验脚本和奖励生成模块，为强化学习研究提供了实用工具。Text2Reward简化了奖励函数设计流程，提升了学习效率，为强化学习研究开辟了新路径。

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。

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。

SPPO - 自我对弈优化提升语言模型对齐效果

AlpacaEval 2.0Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3GithubLlama-3-8B-InstructMistral-7B-InstructSPPO开源项目

SPPO采用自我对弈框架和新的学习目标，有效提升大规模语言模型性能。通过理论推导和多数据集实证验证，SPPO无需外部信号即可超越GPT-4等模型。该项目源代码和多个优化模型如Mistral-7B、Llama-3-8B、Gemma-2-9B均已开源，详情可参考相关论文。

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。

pytorch-openai-transformer-lm - 基于PyTorch的OpenAI Transformer语言模型实现

GithubOpenAIPyTorchTransformer Language Model开源项目模型预训练

该项目实现了OpenAI Transformer语言模型在PyTorch中的复现，提供了预训练权重加载脚本及模型类。采用固定权重衰减和调度学习率优化模型，支持对ROCStories Cloze任务进行微调，效果接近原始TensorFlow实现。适用于深度学习研究和语言模型的生成与分类任务。

reward-bench - 用于评估使用如Starling、PairRM、OpenAssistant和DPO等算法的奖励模型的能力和安全性的基准工具

GithubRewardBenchanymodel开源项目数据集文献评价标准

RewardBench是一款基准工具，用于评估使用如Starling、PairRM、OpenAssistant和DPO等算法的奖励模型的能力和安全性。该工具提供通用的推理代码、统一的数据集格式和测试，以确保公平评估，并拥有强大的分析与可视化功能。用户可以通过pip快速安装并运行评估脚本，测试各种奖励模型的性能和偏好集。

motif - 利用大语言模型偏好生成奖励函数的强化学习框架

AIGithubMotifNetHack大语言模型开源项目强化学习

Motif是一个新型强化学习框架,通过大型语言模型的偏好生成奖励函数。它分为数据集注释、奖励函数训练和强化学习三个阶段。在NetHack游戏中,Motif展现出优秀性能,生成符合人类直觉的行为,并可通过提示词灵活调整。这种方法为开发智能AI代理提供了新的研究方向,具有良好的扩展潜力。

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