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awesome-RLHF

人类反馈下的强化学习文献合集

此页面汇集了关于强化学习与人类反馈(RLHF)的最新研究论文,涵盖从基础概念到高级技术,包括大语言模型、视频游戏、机器人和个性化推荐系统等应用。页面将持续更新,跟踪此领域的前沿进展。

Awesome-LLM-Inference - 一系列关于涵盖了从基础框架到先进技术的大型语言模型推理的研究论文和配套代码
Awesome-LLM-InferenceGithub开源项目模型推理模型训练算法优化量化压缩
Awesome-LLM-Inference项目提供了一系列关于大型语言模型推理的研究论文和配套代码,涵盖了从基础框架到先进技术的全面资源,旨在帮助研究人员和开发者提高推理效率和性能。提供了全面的信息和技术支持,用于研究和开发高性能的大型语言模型。
awesome-ai-in-finance - 金融市场中的LLMs和深度学习策略和工具的精选列表
AIFinanceGithubLLMsReinforcement LearningTrading开源项目
本项目汇集了最新的人工智能研究在金融领域的应用,包括市场分析和自动化交易策略。内容涵盖LLMs、研究论文、课程书籍以及各种交易策略(如高频交易、投资组合管理、加密货币等),并提供数据源、研究工具和交易系统,帮助用户系统化了解AI在金融中的使用。
Awesome-AI-Agents - AI驱动的自主代理和多智能体系统资源集锦
AI AgentsGithub多智能体系统大语言模型开源项目框架自主智能体
Awesome-AI-Agents汇集了大型语言模型驱动的自主代理和多智能体系统资源。涵盖自主任务解决、多智能体协作和社会模拟应用,以及智能体构建框架。项目还包含基准测试、评估工具和连接LLM与现实世界的平台,为AI代理技术研究和开发提供全面参考。
Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述
Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解
该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。
Practical_RL - 强化学习开源课程:实用技巧与实践
GithubGoogle ColabHSEPractical_RLYSDA开源项目强化学习
Practical_RL是一个专注于强化学习实用性的开源课程,提供HSE和YSDA的课堂教学及线上学习支持,涵盖英语和俄语材料。课程从基础理论到实践应用,包括价值迭代、Q学习、深度学习、探索策略、策略梯度方法、序列模型及部分观察MDP等内容。学生可以通过GitHub改进课程,使用Google Colab或本地环境进行实践。适合希望在实际问题中应用强化学习的学生和研究者。
awesome-ai - 人工智能资源汇总 课程、工具与开源项目
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
本项目汇集了人工智能领域的优质资源,包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向,适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态,为探索AI前沿提供全面指南。
awesome-monte-carlo-tree-search-papers - 精选蒙特卡洛树搜索论文资源库
GithubMonte Carlo树搜索人工智能开源项目强化学习机器学习算法优化
该项目收集了机器学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域的蒙特卡洛树搜索(MCTS)相关论文。涵盖顶级会议和期刊发表的最新研究成果,并提供部分论文的代码实现。这一资源库为研究人员和开发者提供了全面了解MCTS在各领域应用和进展的机会。
alignment-handbook - 提升人工智能与人类偏好一致性的先进训练方法
AI偏好对齐Github偏好优化开源项目持续预训练热门监督微调语言模型
《Alignment Handbook》为ML社区提供了一系列全面的训练配方,专注于通过人工反馈强化学习(RLHF)等技术,继续训练和调整语言模型,以匹配人类和AI的偏好。该手册包括从数据收集、模型训练到绩效评估的完整流程,以及最新的训练代码和数据集,旨在帮助研究人员和开发人员构建更安全、更有效的AI系统。
HALOs - 设计人类意识损失函数以改进大型语言模型的人类反馈对齐
ArchangelGithubHuman-Aware Loss FunctionsKTOLLM开源项目训练
该项目提供灵活的平台,用于设计和优化人类意识的损失函数,旨在大规模地与离线人类反馈对齐大型语言模型。通过模块化数据加载和训练架构,支持包括KTO、PPO等多种损失策略,并提供基于GPT-4的开放式评估功能。建议阅读项目的技术报告和完整论文以获取更多信息。
awesome-generative-ai - 生成式人工智能资源集合,包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具
Generative AIGithub人工智能在线教程大型语言模型开源项目技术文章
Awesome Generative AI聚合了范围广泛的生成式人工智能资源,包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具。更新频繁,内容全面,是AI专业人士和爱好者不可错过的财富库。
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