#训练方法

OneTrainer支持多种Stable Diffusion模型、训练方法和格式，提供全面的训练功能。其主要特色包括自动备份、图像增强、Tensorboard集成和多分辨率训练等。此外，还具备数据集和模型工具，便于自动化字幕生成和蒙版创建。OneTrainer兼具命令行和图形界面模式，支持通过详细文档和Discord社区进行交流和贡献。

该开源项目提供基于TensorFlow 2的多模型文本分类框架。支持TextCNN、TextRNN、BERT等模型，集成词向量增强、对抗训练、对比学习等功能。框架适用于二分类和多分类任务，提供灵活配置选项。项目还包含交互式预测和批量测试工具，便于分析模型性能和错误案例。

LLaMA3-iterative-DPO-final是在线RLHF技术的非官方模型，在Alpaca-Eval-V2等基准测试中表现突出，超越众多模型。模型基于开源数据集训练，无需人工标签，包含详尽的复现指南，适用于学术研究和实际应用。