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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
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Github优化器开源项目批量大小模型性能深度学习超参数调优
该项目提供深度学习模型调优的全面指南,涵盖项目启动、架构选择、优化器配置、批量大小设置等关键环节。它介绍了科学的性能提升方法,以及训练流程优化和实验追踪等实用技巧,旨在帮助提高深度学习模型的性能。
h2o-llmstudio - 轻松微调大型语言模型的无代码图形界面
GithubH2O LLM StudioLLM微调Nvidia GPU图形用户界面开源项目无代码界面
H2O LLM Studio 提供无代码图形界面，轻松微调大型语言模型。支持多种超参数调整，包括LoRA和8位模型训练技术，甚至还可使用强化学习。用户可以可视化跟踪模型性能，并与模型互动获取即时反馈。支持将模型导出至 Hugging Face Hub，方便与社区分享。
DI-hpc - 高性能计算组件加速强化学习算法
CUDADI-HPCGithubPyTorch开源项目强化学习算法加速
DI-HPC是一款专为强化学习算法设计的高性能计算组件，主要用于加速GAE、n-step TD和LSTM等常见模块。该组件支持前向和反向传播，适用于训练、数据收集和测试环节。DI-HPC兼容CUDA环境和多个PyTorch版本，提供简便的安装方式和性能测试工具。通过提升计算效率，DI-HPC为强化学习研究和开发提供了有力支持。
Prompt-Engineering-Toolkit - 多模型AI对话提示优化工具
API集成GithubPrompt Engineering Tool大语言模型开源项目提示词优化用户界面
Prompt-Engineering-Toolkit是一个用于优化AI语言模型对话提示的Web应用。支持OpenAI和Anthropic等多个LLM提供商，可同时测试多个模型并比较输出结果。具备变量管理、提示模板保存加载、模型配置管理等功能。适用于开发者、研究人员和内容创作者，有助于提升AI对话效果。界面采用响应式设计，支持调整面板大小和模型温度参数。
Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO-GGUF - 多轮对话和角色扮演的高性能开源语言模型
DPOGithubHuggingfaceMistral-7B人工智能开源项目机器学习模型模型训练
Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO是一款基于Mistral 7B架构的开源语言模型。经过DPO训练后，该模型在AGIEval、BigBench Reasoning等多项基准测试中表现优异。它支持多轮对话和角色扮演等多样化任务，采用ChatML格式，与OpenAI API兼容。这一高性能模型为开发者和研究人员提供了强大而灵活的自然语言处理工具。
advprompter - 自适应对抗提示技术优化大语言模型表现
AI训练AdvPrompterGithubLLM对抗性提示开源项目评估
AdvPrompter是一种针对大语言模型的自适应对抗提示技术。该项目提供完整实现代码，支持Vicuna、Mistral和Llama2等主流模型。AdvPrompter具有易于安装、使用灵活的特点，适用于模型评估和训练。研究人员可利用此工具优化大语言模型性能，提升输出质量。项目还提供了详细的使用说明和配置选项，方便用户进行自定义设置。
Synatra-7B-v0.3-dpo - 优化中文语言处理的开源模型，基于Mistral-7B-Instruct构建
GithubHuggingfaceSynatra-7B-v0.3-dpo基准测试实现代码开源项目模型模型详情测评结果
Synatra-7B-v0.3-dpo是一个为中文语言处理优化的开源模型，基于Mistral-7B-Instruct和ChatML格式训练，在多项基准测试中表现良好，特别是在BoolQ和SentiNeg测试中。其设计旨在提供高效的计算性能，适合多种语言任务。该项目的开源代码易于调用，为研究和开发人员提供了强大的语言处理工具。
suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-half - 多语言性能优化，基于lightblue模型的ORPO改进
GithubHuggingfaceSuzume ORPO多语言模型开源项目数据集模型模型优化评估结果
该项目通过ORPO方法对lightblue基础模型进行微调，提升多种语言的自然语言处理能力。模型优化使用了lightblue/mitsu数据集的重要响应。在MT-Bench测试中，这些ORPO模型比基础模型在多个语言中表现更好，预计将来会有商用版本推出。
H2O - 提升大型语言模型推理效率的关键token识别技术
GithubH2OKV缓存大语言模型开源项目推理效率注意力机制
H2O项目提出了一种创新的KV缓存实现方法，通过识别对注意力分数贡献最大的少数token，显著减少了大型语言模型推理的内存占用。该项目引入了Heavy Hitter Oracle (H2O)作为KV缓存淘汰策略，在多个任务中验证了其准确性。在OPT-6.7B和OPT-30B模型上，H2O显著提高了推理吞吐量并减少了延迟，为大型语言模型的高效推理提供了新的解决方案。
dopamine - 用于快速原型设计的强化学习研究框架
DQNDopamineGithubJAXTensorflow开源项目强化学习
Dopamine是一个用于快速原型设计强化学习算法的研究框架，旨在便于用户进行自由实验。其设计原则包括易于实验、灵活开发、紧凑可靠和结果可重复。支持的算法有DQN、C51、Rainbow、IQN和SAC，主要实现于jax。Dopamine提供了Docker容器及源码安装方法，适用于Atari和Mujoco环境，并推荐使用虚拟环境。更多信息请参阅官方文档。
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