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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。

reward-model-deberta-v3-large-v2 - 人类反馈训练奖励模型 提升问答评估和强化学习效果
DeBERTaGithubHuggingfaceRLHF人工智能奖励模型开源项目模型语言模型
这个开源项目开发了一种基于人类反馈的奖励模型(RM),能够评估给定问题的答案质量。该模型在多个数据集上进行训练,可应用于问答系统评估、强化学习人类反馈(RLHF)奖励计算,以及有害内容检测等场景。项目提供了详细的使用说明、性能对比和代码示例。其中,DeBERTa-v3-large-v2版本在多项基准测试中展现出优异性能。
honeybee - 优化多模态大语言模型性能的局部性增强投影器
GithubHoneybee多模态大语言模型局部性增强投影器开源项目深度学习计算机视觉
Honeybee项目通过局部性增强投影器提升多模态大语言模型性能。该项目在MMB、MME、SEED-I等基准测试中表现优异,提供预训练和微调模型检查点。Honeybee支持多种数据集,包含详细的数据准备、训练和评估指南,为多模态AI研究和开发提供开源工具。
musiclang - Python音乐语言框架 实现智能编曲分析和预测
GithubMusicLangPython框架大型语言模型开源项目符号音乐音乐语言
MusicLang是一个Python音乐框架,实现了新型调性音乐语言。框架支持简便高效地加载、创作、转换和预测符号音乐。内置大型语言模型可预测乐谱发展。适用于快速生成音乐创意、符号音乐预测或修复,以及创建MIDI文件的可解释文本表示。为音乐创作和分析提供功能丰富的工具。
RLAIF-V - 多模态大模型对齐的开源AI反馈框架
GithubRLAIF-V人工智能反馈可信性多模态大语言模型开源开源项目
RLAIF-V项目提出了一种新的多模态大模型对齐框架,通过开源AI反馈实现了超越GPT-4V的可信度。该框架利用高质量反馈数据和在线反馈学习算法,有效减少模型幻觉,提高学习效率和性能。项目开源的代码、模型权重和数据集为多模态人工智能研究提供了重要资源。
robosuite - 基于MuJoCo的机器人学习仿真框架
GithubMuJoCorobosuite基准测试开源项目机器人学习模拟框架
robosuite是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习仿真框架,提供标准化基准环境和模块化设计。框架包含多种机器人模型、抓手模型、控制器模式和标准化任务,支持程序化生成新环境、多模态传感和逼真渲染。robosuite为机器人智能研究提供了可靠、灵活的仿真平台,降低了前沿研究的门槛。
Multi-Agents-Debate - 多智能体辩论框架激发大语言模型发散思维能力
AI辩论GithubMulti-Agent Debate大语言模型开源项目认知行为语言模型
该项目提出创新的多智能体辩论框架,激发大语言模型发散思维能力。通过模拟辩论过程,有效克服自我反思中可能出现的思维退化问题。实验显示,此方法在反直觉问答和常识机器翻译等任务中带来显著持续改进。项目探索大语言模型间交互和辩论能力,为人工智能领域开辟新研究方向。
graph-of-thoughts - 使用大型语言模型的灵活问题解决框架
GithubGraph of ThoughtsLarge Language ModelPython复杂问题求解开源项目机器学习
该框架通过将复杂问题建模为操作图(GoO),并使用大型语言模型(LLM)自动执行,提供了一种新的解决复杂问题的方法。GoT框架灵活且可扩展,用户不仅可以使用新方法解决问题,还可以实现类似CoT或ToT的操作图。框架提供详细的安装和配置指南,并包含多个示例,帮助用户快速上手。文档详尽,便于理解和扩展。
ControlLLM - 通过图搜索增强大语言模型工具使用能力实现复杂任务解决
ControlLLMGithub任务分解图搜索多模态工具大语言模型开源项目
ControlLLM框架通过图搜索方法提升大语言模型的多模态工具使用能力。其核心包括任务分解器、基于图的思维范式和执行引擎,有效解决复杂任务。该框架在图像、音频和视频处理等领域展现出高准确性和效率,为大语言模型应用开辟新途径。
llm-verified-with-monte-carlo-tree-search - 通过蒙特卡洛树搜索实现大语言模型代码验证
CoqDafnyGithubLeanMonte Carlo Tree SearchPython开源项目
该项目通过蒙特卡洛树搜索(MCTS)生成并验证代码,每步调用验证器确保正确性。支持Dafny、Coq、Lean、Scala和Rust语言,可使较弱模型与强模型竞争。项目需GPU支持,提供详细的设置和运行指南,包括交互模式和特定语言配置。
Mortal - 开源日本麻将AI,深度强化学习驱动
AIGithubMortal开源软件开源项目日本麻将深度强化学习
作为一款开源日本麻将AI,Mortal采用深度强化学习技术,为日本麻将AI领域贡献了宝贵资源。项目提供详尽文档,使用AGPL-3.0-or-later许可证,支持自由使用和修改。项目logo和资产采用CC BY-SA 4.0许可。Mortal还提供模型权重获取指南,为麻将AI研究与应用提供强有力的支持。这个免费项目为日本麻将AI爱好者和研究者提供了丰富的学习和开发资源。
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