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DPO算法实现语言模型的偏好数据优化

DPO(Direct Preference Optimization)是一种语言模型训练算法,通过偏好数据优化模型。该项目提供DPO算法的参考实现,包含监督微调和基于偏好学习两个阶段。支持各种因果HuggingFace模型,可添加自定义数据集,并包括'conservative' DPO和IPO等变体。这为研究人员提供了灵活工具,用于从偏好数据训练语言模型。

ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型,支持低显存预训练,优化SFT和DPO性能
ChatLM-Chinese-0.2BGithubHuggingfaceRLHF优化SFT微调开源项目预训练
ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B,最低4GB显存即可实现预训练,512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集,包括SFT微调和DPO偏好优化,支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架,自实现trainer,支持单机单卡及多卡训练,并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用,为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。
MoRA - 大型语言模型的高效参数微调方法
GithubLoRAMoRA参数效率开源项目微调深度学习
MoRA是一种针对大型语言模型的参数高效微调技术,利用高阶低秩更新实现高效训练。该方法适用于数学推理、预训练等多种任务,并与LoRA等技术兼容。MoRA提供多种更新类型和目标模块配置,满足不同研究需求。项目包含实现指南和示例代码,便于快速应用。
deita - 自动数据选择工具助力大语言模型指令调优
DeitaGithub开源项目指令调优数据选择语言模型
Deita是一个开源项目,为大型语言模型的指令调优提供自动数据选择工具。项目包含开源工具包、高质量轻量级数据集和高效训练模型。Deita模型使用仅十分之一的指令调优数据,就能达到其他先进聊天模型的性能水平。项目提供全面评估结果,展示了在多项基准测试中的表现。
happy-transformer - 便捷调优与推理NLP Transformer模型
GithubHappy TransformerNLP开源项目文本分类文本生成词预测
Happy Transformer提供简单的方法来调优和推理NLP Transformer模型,主要功能包括DeepSpeed训练、Apple的MPS训练及推理、WandB训练追踪以及直接推送模型到Hugging Face的Model Hub。支持的任务涵盖文本生成、文本分类、单词预测、问答、文本到文本、下一句预测和标记分类。
PickScore - 优化文本到图像生成的用户偏好数据集和模型
GithubPickScore开源项目数据集文本生成图像用户偏好
PickScore是一个开源项目,提供数据集和模型用于优化文本到图像生成的用户偏好预测。项目包含Pick-a-Pic v1和v2数据集,以及基于v1训练的PickScore模型。此外,还提供演示、安装指南、推理示例和训练脚本,方便研究人员和开发者进行实验和改进。PickScore致力于提升AI生成图像的质量和用户体验。
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。
DeepRL - PyTorch 中深度强化学习算法的模块化实现
A2CDQNDeepRLGithubPyTorch开源项目深度强化学习
DeepRL项目使用PyTorch实现了一系列流行的深度强化学习算法,提供模块化框架,适用于从简单任务到高难度游戏。支持的算法包括DQN、C51、QR-DQN、A2C、DDPG、PPO等,并具备异步数据生成和传输功能。项目依赖PyTorch v1.5.1,具体依赖请参考Dockerfile和requirements.txt。此外,项目提供代码示例和性能曲线图,适合相关研究参考和使用。
Entry Point AI - 现代化大语言模型优化与管理平台
AI优化平台AI工具AI应用场景Entry Point AILLM提供商语言模型微调
Entry Point AI为专有和开源语言模型提供优化服务。平台集成了提示词管理、模型微调和性能评估功能,支持多家领先AI模型提供商。用户无需编码即可进行模型微调,同时平台提供团队协作、模板编写和数据导入导出等功能。Entry Point AI致力于帮助用户规避常见问题,提升模型质量和效率。该平台适用于内容生成、数据分类、信息提取和优先级排序等多种商业应用场景。
Barcenas-14b-Phi-3-medium-ORPO - 模型通过ORPO方法提升对话能力
Barcenas-14b-Phi-3-medium-ORPOGithubHuggingfaceORPOVAGOsolutions对话能力开源项目数据集模型
该模型利用ORPO方法,基于VAGOsolutions/SauerkrautLM-Phi-3-medium,通过mlabonne/orpo-dpo-mix-40k数据集训练,旨在提高对话能力和语境理解。
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