OpenFedLLM

联邦学习框架助力大型语言模型隐私数据训练

OpenFedLLM是一个开源研究代码库，专注于利用联邦学习技术训练大型语言模型。该项目整合了多种联邦学习算法和LLM训练方法，并提供全面的评估指标。通过支持指令微调和价值对齐，OpenFedLLM为研究人员提供了在分散私有数据上进行LLM训练的有力工具，助力隐私保护和模型性能优化研究。

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论文

介绍相关项目

web-llm-chat - 浏览器原生运行的隐私保护AI聊天工具

GithubWebLLM Chat开源框架开源项目浏览器原生AI离线访问隐私保护

WebLLM Chat是一个创新型AI聊天界面，结合了WebLLM技术和用户友好设计。该项目利用WebGPU在浏览器中原生运行大型语言模型，提供高度隐私保护和离线访问功能。其特点包括直观界面、自定义模型支持和开源可定制性。作为MLC.ai项目的一部分，WebLLM Chat旨在通过浏览器端AI技术推动人工智能的普及。

offsite-tuning - 隐私保护的高效模型微调框架

GithubOffsite-Tuning基础模型开源项目效率提升迁移学习隐私保护

Offsite-Tuning是一种迁移学习框架，允许在不完全访问原始模型的情况下对大型基础模型进行微调。该方法使用轻量级适配器和压缩仿真器，保护模型所有者和数据所有者的隐私，同时提高计算效率。与传统全模型微调相比，Offsite-Tuning保持相当准确性，同时实现6.5倍速度提升和5.6倍内存减少，适用于大规模语言和视觉模型。

llama3 - Llama 3开源大语言模型推动AI创新与责任发展

GithubLlama 3Meta人工智能大语言模型开源开源项目

Meta推出Llama 3系列大语言模型，参数规模从8B到70B不等，包含预训练和指令微调版本。该系列面向广泛用户群体开放，旨在推动负责任的AI创新。Llama 3具备8192个token的序列处理能力，并提供便捷的加载和推理代码。模型权重和分词器可通过官方网站或Hugging Face平台获取。

FATE - 开源工业级联邦学习框架

FATEGithub人工智能开源框架开源项目数据安全联邦学习

FATE是首个工业级开源联邦学习框架,支持企业在确保数据安全和隐私保护的前提下进行协作。基于同态加密和多方安全计算,FATE提供多种联邦学习算法,涵盖逻辑回归、树模型和深度学习等。作为Linux基金会托管项目,FATE致力于推动联邦AI技术在各行业的应用与发展。

dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架

DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估

DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化，DataComp-LM已显著提升了模型性能，创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。

Agent-FLAN - 为大型语言模型设计有效代理调优的数据和方法

Agent-FLANAgentInstructGithubLLMLLama2-7BToolBench开源项目

Agent-FLAN通过重新设计训练数据，使Llama2-7B在多个代理评估数据集上表现出色，并减轻了模型的幻觉问题。该项目利用AgentInstruct和Toolbench进行了综合优化，显著提升了大型语言模型的代理能力。发布的模型及数据集可在Huggingface和OpenXLab上获取。

Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目

Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练

Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码，包含MAP-CC（8000亿中文token预训练数据集）、CHC-Bench（中文难例指令理解基准测试）和CT-LLM（2B参数中文中心语言模型）。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法，为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。

LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究

Github人工智能大语言模型工具学习开源项目综述自然语言处理

该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。

Online-RLHF - 在线人类反馈强化学习的开源大规模语言模型指南

GithubHuggingfaceLLaMA3Online RLHFRLHF modelReward model开源项目

本项目详细介绍了如何通过在线迭代性的人类反馈强化学习（RLHF）来对齐大规模语言模型（LLMs）。提供了详细的工作流程和易于复现的步骤，使用开源数据即可实现与LLaMA3-8B-instruct相当或更好的效果。内容包括模型发布、安装说明、数据生成、数据注释和训练步骤，帮助实现高效的在线RLHF训练。

LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing - 大型语言模型的定制训练和推理指南

GithubLLM PowerHousePython开源项目机器学习深度学习自然语言处理

LLM-PowerHouse项目为开发人员、研究人员和爱好者提供一站式指南，通过定制化训练和推理优化大型语言模型（LLMs）。包括基础知识、先进技术、模型压缩、优化策略和实例代码，适用于高效智能的自然语言理解应用。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

白日梦AI

白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能，包括文生视频、动态画面和形象生成等，帮助用户快速上手，创造专业级内容。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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