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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。

data-selection-survey - 全面探索语言模型数据选择的关键技术
GithubWeb数据多语言开源项目数据选择语言模型预训练
这个项目全面梳理了语言模型数据选择的各个环节,涵盖预训练、指令微调和偏好对齐等阶段。内容包括语言过滤、启发式方法、数据质量评估和去重等核心技术,还探讨了多语言和特定领域模型的专门选择策略。项目汇集了众多相关研究文献,为语言模型开发提供了系统的参考资源。
prompt-lookup-decoding - 提升输入相关任务解码效率的创新技术
GithubLLMPrompt Lookup Decoding开源项目性能优化推测解码自回归解码
Prompt-lookup-decoding是一种创新解码技术,利用输入提示中的字符串匹配生成候选令牌序列,替代了传统投机解码中的草稿模型。该方法在输入相关任务中显著提升处理速度,同时保持输出质量。无需模型修改或额外数据存储,适用于各类解码器模型及解码策略。特别适合摘要、文档问答和多轮对话等存在高度n-gram重叠的任务,能有效提高处理效率。
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型,支持多种训练和量化方法
ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法,支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式,适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作,支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能,如强化学习和模型评估,满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
LOMO - 大规模语言模型的低内存全参数微调技术
AdaLomoGithubLOMO优化器低内存优化大语言模型开源项目
LOMO和AdaLomo是为大规模语言模型训练设计的低内存优化算法。通过融合梯度计算和参数更新,这些技术显著减少内存使用,使单GPU设备能实现全参数微调。AdaLomo提供自适应学习率和分组更新归一化,在内存效率和性能上与AdamW相当。这些算法已集成至多个主流深度学习框架,为资源受限环境中的大模型训练提供高效方案。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
COKAL-DPO_test-v2-13b - 采用LLaMA2架构的13B规模自动回归语言模型
COKAL-DPO_test-v2GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型开发训练数据集语言模型
模型由韩国公司Media Group Saramwa Soop与Marker合作开发,基于LLaMA2变压器架构,具备文本生成能力。基础模型为COKAL_pre_DPO_Test_v1-13b,采用DPO及SFT私有数据集训练,适用于多种文本生成任务。该研究项目由韩国科学技术信息通信部和光州广域市资助,旨在推动人工智能产业集群发展。
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。
OLMo - 开源语言模型加速科学研究
GithubOLMo人工智能开源语言模型开源项目机器学习自然语言处理
OLMo是一个开源语言模型项目,提供多种规模的先进模型,如1B、7B和7B Twin 2T,全部基于Dolma数据集训练。该项目支持模型训练、微调和推理,提供详细配置和检查点以确保研究可重现。OLMo还包含数据检查和评估工具,为语言模型研究提供全面支持,旨在加速这一领域的科学进展。
DCR - 扩散模型数据复制研究与优化方法分析
Diffusion模型Github开源项目数据复制机器学习生成式AI计算机视觉
DCR项目聚焦扩散模型中的数据复制问题,整合了两篇重要论文的研究成果和代码。项目内容包括数据复制现象分析、缓解策略提出、模型微调指南、推理方法、评估指标计算以及数据集资源。这些研究成果为提升扩散模型的生成质量和原创性提供了重要参考。
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