LLaMA3-SFT

研究奖励建模与在线RLHF应用

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LLaMA3-SFT项目提供了在Meta-Llama-3-8B模型基础上开发的SFT检查点，利用多样化高质量开源数据训练而成，尚未经过RLHF训练，是进行RLHF研究的良好起点。

Llama-3-8b-sft-mixture - 基于多样化高质量数据集训练的大语言模型微调检查点

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Llama-3-8b-sft-mixture是基于Meta-Llama-3-8B模型训练的SFT检查点，通过对ShareGPT、Evol-Instruct等九个高质量数据集进行混合训练而成。该模型经过1个epoch的训练，尚未经过RLHF，可作为RLHF研究的理想起点。模型适用于强化学习研究，详细参数可参考相关技术报告。

FsfairX-LLaMA3-RM-v0.1 - 基于LLaMA-3的开源奖励函数，支持多种RLHF方案的高性能实现

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FsfairX-LLaMA3-RM-v0.1是一个基于LLaMA-3开发的强化学习奖励模型。该模型在Reward-Bench测试中取得了Chat 99.44分、Safety 88.76分等优秀成绩，支持PPO等多种人类反馈学习方法。项目提供完整的训练代码和使用示例，有助于开发更安全的AI应用。

Llama-3-8b-rm-mixture - 基于Llama3-8b的奖励模型训练与优化

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Llama-3-8b奖励模型利用OpenRLHF进行训练，结合OpenLLMAI的数据集，旨在提高模型性能。该项目基于Llama-3-8b-sft-mixture模型，使用余弦调度器，学习率为9e-6，预热比例0.03，批量大小256，并执行一次学习迭代。目标是通过优化和数据集策略，提升模型的奖励决策能力，为深度学习与AI开发者提供精确的工具。

Online-RLHF - 在线人类反馈强化学习的开源大规模语言模型指南

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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。

LLaMA3-iterative-DPO-final - 高效集成在线RLHF技术的指令模型

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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。

Skywork-Reward-Llama-3.1-8B-v0.2 - 小型数据集训练的高性能奖励模型实现卓越偏好处理

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Skywork-Reward-Llama-3.1-8B-v0.2是基于Llama-3.1-8B-Instruct架构的奖励模型，通过80K高质量偏好对数据集训练而成。该模型在复杂场景中展现出优秀的偏好处理能力，在数学、编程和安全等领域表现出色。在RewardBench排行榜上，它在8B模型中排名第一。这一成果证明了经过精心筛选的小型数据集也能用于训练高性能奖励模型。

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

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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。

v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用

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了解先进自然语言处理开源模型的信息，包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露，但以上内容可为开发和应用提供重要参考。

ArmoRM-Llama3-8B-v0.1 - 多目标奖励模型助力AI决策优化

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该项目介绍了一种名为ArmoRM-Llama3-8B-v0.1的多目标奖励模型，通过专家混合（MoE）方法提升AI在多任务环境中的决策准确性。ArmoRM模型在性能榜中表现突出，特别是在聊天、复杂推理和安全性领域的评分名列前茅。模型通过对大量数据进行细致训练，旨在减少冗长偏差，并利用奖励转换矩阵优化结果。项目为AI和机器学习研究者提供了易用的代码示例和操作流程，展示如何结合多目标系数实现线性偏好评分，提供了一种高效、灵活的方法以调整语言模型的响应特征和优先级。

Meta-Llama-3.1-8B - 开源支持128K上下文的多语言大规模语言模型

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Meta Llama 3.1是新一代多语言大规模语言模型系列，提供8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构，通过SFT和RLHF提升对话能力。支持8种语言，具有128K上下文窗口，基于15T+训练数据。采用GQA技术优化推理性能，适用于商业和研究领域的文本生成任务，知识截至2023年12月。

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