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Truthful_DPO_TomGrc_FusionNet_7Bx2_MoE_13B

利用DPO优化方法提升语言模型的性能

使用DPO Trainer在TomGrc/FusionNet_7Bx2_MoE_13B上优化语言模型,通过TRL实现偏好数据训练,提升模型效果。了解Rafailov等人的直接偏好优化方法,以提升模型性能,提供更精准的结果。

BPO - 优化大语言模型对齐的创新黑盒方法
BPOGithub大语言模型开源项目提示词优化无需训练模型对齐
Black-Box Prompt Optimization (BPO) 是一种新型大语言模型对齐技术,无需模型训练即可提升性能。项目通过创新方法缩小人类与AI模型间的差距,在Vicuna Eval评估中优于gpt-3.5-turbo和claude-2,并超越PPO和DPO方法。BPO提供完整的模型、数据集、演示和使用指南,为AI研究和开发提供全面支持。
ALMA-13B-R - 通过对比优化提升ALMA-13B-R翻译准确性
ALMA-RGithubHuggingfaceLoRA微调对比偏好优化开源项目数据集机器翻译模型
ALMA-13B-R采用对比偏好优化技术在机器翻译方面表现优异。该模型使用三联偏好数据实现微调,能够在特定条件下达到甚至超越GPT-4和WMT冠军的水平。这一优化方法提升了翻译的准确性,适用于多种应用场景,为开发者提供了可靠的翻译支持。
Sakura-SOLAR-DPO - 开源大语言模型性能新突破
DPOGithubLLMSakura-SOLAR开源项目模型性能训练代码
Sakura-SOLAR-DPO项目通过模型融合和DPO训练技术,使SOLAR模型在开源大语言模型排行榜上跃居首位。该项目在ARC、HellaSwag等多项基准测试中表现卓越,展现了强大的通用能力和数学推理水平。项目公开了详细的训练代码、超参数配置和提示词模板,为开源AI社区提供了宝贵的技术参考。
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。
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。
suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-top75 - 多语言模型的ORPO方法微调及性能评估
GithubHuggingfaceSuzume ORPO开源项目数据集模型训练评估
该项目采用ORPO方法对多语言模型进行微调,使用lightblue/mitsu数据集进行训练,取得了显著的性能提升。推荐的最佳模型版本在多种语言的评测得分均超过基础模型和其他对比模型。研究团队正在开发新的商用版本,旨在未来为商业应用提供支持。
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。
doremi - 创新算法提升语言模型训练效率
DoReMiGithub代理模型分布鲁棒优化开源项目数据混合优化语言模型
DoReMi是一种优化语言模型数据集混合的算法。它通过分布鲁棒优化调整数据混合,适应不同目标分布。算法训练小型代理模型动态调整各领域数据权重,并利用预训练参考模型避免对高熵领域过于悲观。DoReMi显著提高大型模型训练效率,如280M代理模型可使8B参数模型达到基线性能的速度提高2.6倍。项目提供PyTorch实现,包含快速可恢复的数据加载器和下游评估工具。
demonstrated-feedback - DITTO方法通过示范反馈优化语言模型对齐
DITTOGithub对齐开源项目演示反馈自定义LLM语言模型
Demonstrated-feedback项目开发了DITTO方法,利用少量示范反馈对齐语言模型。这种方法无需大规模数据集,能够学习细粒度的风格和任务对齐。DITTO在新闻、电子邮件和博客等领域的表现优于现有技术。这一创新为语言模型的个性化提供了高效解决方案。
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3 - 通过自我游戏偏好优化增强语言模型 alignment
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3GithubHuggingface合成数据集开源项目模型自我博弈偏好优化语言模型超参数
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3以google/gemma-2-9b-it为基础,经过第三次自我游戏偏好优化迭代开发,结合openbmb/UltraFeedback数据集微调。在合成数据集中展现了出色的性能,LC.获胜率达到53.27%,在AlpacaEval排行榜上表现优良。项目主要使用英语,遵循Apache-2.0许可,适用于多种自然语言处理场景。
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