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DPO算法实现语言模型的偏好数据优化

DPO 语言模型偏好优化机器学习训练算法 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

PPO-PyTorch - 使用PyTorch实现的简易PPO算法工具

GithubOpenAI gymPPO-PyTorchProximal Policy Optimization开源项目强化学习超参数调整

该项目提供了一个基于PyTorch的简易PPO算法实现，适用于OpenAI Gym环境，帮助初学者理解PPO。更新内容包括整合离散和连续算法，并引入了线性衰减机制。用户可以通过PPO_colab.ipynb在Google Colab中便捷地训练、测试和绘制图表。项目支持单线程执行，并提供日志记录、可视化和动画生成工具。

notus-7b-v1 - 优化偏好响应的7B模型树立文本生成新标准

AI训练数据GithubHuggingfaceNotus-7b-v1开源项目文本生成模型模型评估算法优化

此模型通过直接偏好优化技术增强文本生成能力，树立新基准。其使用更具代表性的偏好数据集，提高了准确性，并在与Zephyr和Claude 2的比较中表现出色，成为AlpacaEval评估中最具竞争力的7B模型之一，是聊天应用程序中的理想助手。

speculative-decoding - 推测解码技术，优化大型语言模型推理速度

GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理

该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现，旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略，包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时，项目致力于优化批处理推测解码，以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果，并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。

PPO-for-Beginners - PyTorch实现近端策略优化算法详解

GithubPPOPyTorch开源项目强化学习神经网络策略优化

该项目提供使用PyTorch从零实现近端策略优化(PPO)算法的教程。代码精简、注释详尽、结构清晰。涵盖PPO算法核心概念、网络实现及完整训练流程。适合想深入理解PPO算法细节的强化学习爱好者。

opt-30b - Meta AI开发的开源预训练语言模型GPT-3替代方案

GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型

OPT是Meta AI推出的Transformer语言模型系列，最大规模达175B参数。模型基于800GB数据训练，包含BookCorpus、CC-Stories等多个数据集，支持文本生成和下游任务微调。其开源性质使研究人员能够深入研究大规模语言模型的性能表现、伦理影响及安全性问题。

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。

awesome-llm-human-preference-datasets - 开放源码的人类偏好数据集，用于LLM的指令调整与评估

AnthropicGithubHuman PreferenceOpenAIRLHFStanford Human Preferences Dataset开源项目

本页面汇总了多个人类偏好开源数据集，适用于LLM的指令调整、强化学习和评估。涵盖的数据集包括OpenAI WebGPT Comparisons、OpenAI Summarization和Anthropic HH-RLHF等。数据集中包含的问题、模型回答和人类评价数据，旨在为语言模型的开发和改进提供资源。覆盖文本摘要、对话、人类偏好比较等领域，为LLM研究和应用提供全面支持。

opt-6.7b - Meta AI推出开源预训练语言模型促进AI研究

GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目文本生成模型语言模型预训练

OPT-6.7B是Meta AI推出的开源预训练语言模型,采用因果语言建模方法训练。该模型具有67亿参数,在800GB多样化数据集上训练,性能接近GPT-3。OPT-6.7B可用于文本生成和下游任务微调,旨在促进大型语言模型的可重复研究,让更多研究者参与探讨语言模型的影响。

AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台

AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习

AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。

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。

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