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motif

利用大语言模型偏好生成奖励函数的强化学习框架

Motif是一个新型强化学习框架,通过大型语言模型的偏好生成奖励函数。它分为数据集注释、奖励函数训练和强化学习三个阶段。在NetHack游戏中,Motif展现出优秀性能,生成符合人类直觉的行为,并可通过提示词灵活调整。这种方法为开发智能AI代理提供了新的研究方向,具有良好的扩展潜力。

RLHF-V - 通过细粒度反馈优化多模态大语言模型
GithubRLHF-V人类反馈多模态大语言模型幻觉减少开源项目行为对齐
RLHF-V框架通过细粒度的人类纠正反馈来优化多模态大语言模型的行为。该项目收集高效的纠正反馈数据,让标注者修正模型回答中的幻觉片段。实验表明,仅需1小时训练即可将基础模型的幻觉率降低34.8%。RLHF-V在Muffin模型上的验证展示了显著的性能提升,有效提高了模型的可信度。
RoleLLM-public - 评估与提升大语言模型角色扮演能力的框架
GithubRoleLLM基准测试大语言模型开源项目微调角色扮演
RoleLLM框架旨在评估和增强大语言模型的角色扮演能力。该框架包含RoleBench数据集、Context-Instruct知识提取方法、RoleGPT风格模仿技术和RoCIT微调策略。通过这些组件,RoleLLM显著提升了开源模型的角色扮演表现,在某些方面达到了与GPT-4相当的水平。这一框架为大语言模型在角色扮演任务中的应用提供了新的研究方向。
guidance - 灵活高效的语言模型编程框架
AI编程GithubGuidance代码生成多模态开源项目语言模型
Guidance是一个创新的语言模型编程框架,通过约束生成和控制流程来优化模型输出。它支持正则表达式、上下文无关文法等约束方式,并能灵活结合条件、循环等控制结构。Guidance可显著提升特定任务的输出质量,同时降低延迟和成本。该框架兼容多种后端,包括Transformers、llama.cpp和OpenAI等,具有广泛的适用性。
mmf - 多模态视觉与语言研究平台
Facebook AI研究GithubMMFPyTorch多模态研究开源项目热门视觉与语言
MMF是Facebook AI Research开发的用于视觉与语言多模态研究的模块化框架,支持PyTorch,提供分布式训练功能。该框架包括最新的视觉和语言模型实现,并已支持多项Facebook AI研究项目。MMF也是各类视觉和语言数据集挑战赛(如Hateful Memes、TextVQA、TextCaps和VQA挑战赛)的首选代码基础。
langroid - 创新的多智能体编程框架,加速LLM应用开发和部署过程
GithubLLM应用开发LangroidOpenAIPython多代理框架开源项目
Langroid是一款由来自CMU和UW-Madison的前研究人员开发的Python框架,旨在实现直观、轻便和高度可扩展的LLM应用开发。借助该框架,开发者可以搭建智能体,加载组件,执行任务并通过消息交换进行协作,有效简化了开发流程。多家公司已在生产环境中采用Langroid,验证了其易用性和灵活性。
ReinforcementLearning.jl - 高性能Julia强化学习框架
GithubJuliaReinforcementLearning.jl开源项目强化学习机器学习
ReinforcementLearning.jl是Julia语言开发的强化学习框架,提供精心设计的组件和接口。研究人员可轻松实现新算法、进行基准测试和算法比较。框架支持从传统表格方法到深度强化学习,注重实验可重复性。其核心设计原则包括可重用性、可扩展性和易用性,适合各类强化学习实验和研究。
mentals-ai - 简化智能代理开发的新型框架
GithubMentals AI代理工具开源项目循环记忆
Mentals AI是一款开源工具,通过简单的markdown文件创建和管理智能代理。该框架支持循环、记忆和多种工具功能,使开发者能够专注于代理逻辑而无需编写复杂代码。Mentals AI支持多代理交互、内容生成和灵活的推理框架,为AI应用开发提供了新的可能性。
Eureka - 基于大型语言模型的人类级奖励设计算法
EurekaGithub大语言模型奖励设计开源项目强化学习机器人控制
Eureka是一种基于大型语言模型的人类级奖励设计算法,利用GPT-4等先进LLM进行奖励代码的进化优化。在29个开源强化学习环境中,Eureka在83%的任务上超越人类专家,平均提升52%。该算法还实现了无梯度人类反馈强化学习方法,并首次展示了能以人类速度旋转笔的五指Shadow Hand仿真。
doremi - 创新算法提升语言模型训练效率
DoReMiGithub代理模型分布鲁棒优化开源项目数据混合优化语言模型
DoReMi是一种优化语言模型数据集混合的算法。它通过分布鲁棒优化调整数据混合,适应不同目标分布。算法训练小型代理模型动态调整各领域数据权重,并利用预训练参考模型避免对高熵领域过于悲观。DoReMi显著提高大型模型训练效率,如280M代理模型可使8B参数模型达到基线性能的速度提高2.6倍。项目提供PyTorch实现,包含快速可恢复的数据加载器和下游评估工具。
NeMo - 人工智能训练和部署平台
GithubNVIDIA NeMo多模态模型大语言模型开源项目热门生成式AI语音识别
NeMo框架是NVIDIA开发的一款云原生生成式AI框架,专为研究人员和使用PyTorch的开发者设计,支持大型语言模型、多模态模型、自动语音识别等多个领域。该框架能够利用现有代码和预训练的模型检查点,帮助用户高效创建和定制新的生成式AI模型。通过广泛的教程和文档,用户可以轻松开始使用NeMo框架,无论是在任何云端还是本地环境中。
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