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orpo

无参考模型的语言模型偏好优化技术

ORPO模型训练人工智能自然语言处理机器学习Github开源项目

ORPO是一种新型语言模型训练方法，无需参考模型即可实现偏好优化。项目展示了ORPO在AlpacaEval、MT-Bench和IFEval等基准测试中的性能。ORPO训练的Mistral-ORPO-β模型在AlpacaEval官方排行榜上获得14.7%的长度控制胜率。项目开源了多个预训练模型和训练日志，为AI研究和开发提供了重要资源。

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介绍相关项目
tiny-random-OPTForCausalLM-extended-vocab - 轻量级OPT因果语言模型测试框架
GithubHuggingfacePEFT开源项目技术规格机器学习模型模型训练环境影响评估
tiny-random-OPTForCausalLM是一个基于PEFT库开发的轻量级测试框架，通过缩减OPT模型规模实现快速测试和原型验证。此框架适用于文本生成、语言理解等自然语言处理任务的实验环境，特别适合在计算资源有限的场景下使用。
BLoRA - 批量处理多个LoRA模型以提升GPU利用率
GPU优化GithubLoRA开源项目批处理推理语言模型
BLoRA项目开发了一种新技术，通过在同一批次中处理多个LoRA模型的推理来提高GPU利用率。该技术支持同时加载多个LoRA适配器，并在单一基础模型上进行并行推理。BLoRA不仅优化了计算效率，还为开发者提供了在不同任务间灵活切换模型行为的工具。这一简单而直观的实现为大规模语言模型的应用创造了新机会。
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。
MiniCPM-Llama3-V-2_5 - 手机端多模态大语言模型突破性进展：8B参数达GPT-4V水平
GithubHuggingfaceMiniCPM-Llama3-VOCR能力多模态大语言模型多语言支持开源项目模型边缘设备部署
MiniCPM-Llama3-V-2_5是一款创新型多模态大语言模型，仅使用8B参数即达到GPT-4V级性能。该模型具备出色的OCR能力、可靠的行为表现和广泛的多语言支持，可高效部署于手机等边缘设备。支持30多种语言，并提供多种灵活部署方式，如llama.cpp、GGUF格式和LoRA微调。MiniCPM-Llama3-V-2_5标志着端侧多模态大语言模型的重要进展。
KoAlpaca - 开源韩语大语言模型，支持多种规模和部署方式
GithubKoAlpaca人工智能开源项目深度学习自然语言处理语言模型
KoAlpaca是基于Stanford Alpaca训练方法的韩语大语言模型项目。该项目提供多种规模模型，包括基于Polyglot-ko和LLAMA的版本，支持全量微调和LoRA等训练方式。KoAlpaca开放网页聊天界面和Hugging Face上的模型,便于研究人员和开发者使用及改进韩语大语言模型。
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3 - 改进文本生成的创新模型及其在多任务中的性能评估
Apache-2.0GithubHuggingfaceLlama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3开源LLM排行榜开源项目文本生成模型自我游戏偏好优化
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3模型采用自我对弈偏好优化技术进行第三次迭代微调，具备强大的文本生成能力。模型通过IFEval、BBH、MATH、GPQA、MuSR等多个数据集进行多任务性能评估，其中IFEval (0-Shot)的严格准确率为68.28。该模型基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct，使用openbmb/UltraFeedback数据集训练，拥有8B参数，专注于英文文本生成，为语言模型的优化提供了全新视角和实用的性能测试结果。
REST - 创新检索式推测解码加速大语言模型生成
GithubREST开源项目推测解码推理加速检索式生成语言模型
REST是一种创新检索式推测解码方法，利用数据存储检索草稿令牌以加速大语言模型生成。无需额外训练，可即插即用于现有语言模型。在HumanEval和MT-Bench测试中，REST展现显著速度提升，为提高大语言模型效率开辟新途径。
PowerLM-3b - 基于Power学习率调度器训练的高性能3B参数小型语言模型
GithubHuggingfacePowerLM-3b代码示例开源项目文本生成模型模型评估语言模型
PowerLM-3b是一个基于Power学习率调度器训练的3B参数语言模型。它在开源和专有数据集上训练，在自然语言多选题、代码生成和数学推理等基准测试中表现优异。该模型在同规模模型中展现出较高性能，适用于需要高效小型语言模型的场景。用户可通过Hugging Face transformers库轻松部署和使用PowerLM-3b。
gemma-2-9b-it-SimPO - 基于SimPO算法的Gemma模型性能提升
GemmaGithubHuggingfaceSimPO偏好优化大语言模型开源项目模型模型微调
该项目基于Google的Gemma-2-9b-it模型，采用创新的SimPO算法在UltraFeedback数据集上进行微调。SimPO通过对齐奖励函数和生成概率，优化大型语言模型性能，无需参考模型。优化后的模型在多项评估指标上表现优异，尤其是对话能力和生成质量方面。项目提供了详细的模型信息、训练细节和评估结果，为相关研究和应用奠定基础。
open_llama_7b - 开源复现的大规模语言模型媲美原版LLaMA
GithubHuggingfaceOpenLLaMA人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理
OpenLLaMA是一个基于Apache 2.0许可的开源大型语言模型，旨在复现Meta AI的LLaMA。该项目提供了在1万亿个token上训练的7B和3B模型，以及在6000亿个token上训练的13B模型预览版。OpenLLaMA基于RedPajama数据集训练，在多项评估任务中表现与原版LLaMA相当或更优。项目开源了PyTorch和JAX格式的预训练权重，支持使用Hugging Face transformers和EasyLM框架加载模型。
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