FsfairX-LLaMA3-RM-v0.1

基于LLaMA-3的开源奖励函数，支持多种RLHF方案的高性能实现

奖励建模 LLaMA3 RLHF 人工智能模型 Github 模型训练开源项目 Huggingface

FsfairX-LLaMA3-RM-v0.1是一个基于LLaMA-3开发的强化学习奖励模型。该模型在Reward-Bench测试中取得了Chat 99.44分、Safety 88.76分等优秀成绩，支持PPO等多种人类反馈学习方法。项目提供完整的训练代码和使用示例，有助于开发更安全的AI应用。

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。

reward-bench - 用于评估使用如Starling、PairRM、OpenAssistant和DPO等算法的奖励模型的能力和安全性的基准工具

GithubRewardBenchanymodel开源项目数据集文献评价标准

RewardBench是一款基准工具，用于评估使用如Starling、PairRM、OpenAssistant和DPO等算法的奖励模型的能力和安全性。该工具提供通用的推理代码、统一的数据集格式和测试，以确保公平评估，并拥有强大的分析与可视化功能。用户可以通过pip快速安装并运行评估脚本，测试各种奖励模型的性能和偏好集。

open_llama_3b_v2 - 高性能开源大型语言模型复现LLaMA

GithubHuggingfaceOpenLLaMA大语言模型开源复现开源项目性能评估模型模型权重

OpenLLaMA是一个复现Meta AI的LLaMA大型语言模型的开源项目。它提供3B、7B和13B三种规模的模型，使用开源数据集训练了1万亿个标记。该项目采用与原始LLaMA相同的预处理和训练参数，在多项评估中表现出色。OpenLLaMA提供PyTorch和JAX格式的预训练权重，遵循Apache 2.0许可证发布。

safe-rlhf - 北京大学开发的AI安全增强框架

BeaverGithub人工智能安全RLHF开源项目数据集模型训练

Safe RLHF是一个由北京大学PKU-Alignment团队开发的开源框架，整合了SFT、RLHF及Safe RLHF训练方法。它支持多种预训练模型，提供大量人工标注数据，能够训练奖励与成本模型，并采用多层次的安全性校验指标。最新发布的版本提供详尽的复现代码和数据集，旨在增强AI模型的安全性和实用性。

llama-trl - 使用 PPO 和 LoRA 微调 LLaMA

GithubLLaMA-TRLLoRAPPOReward Model TrainingSupervised Fine-tuning开源项目

本项目LLaMA-TRL通过PPO和LoRA技术进行大规模语言模型的微调，采用TRL（变压器强化学习）和PEFT（参数高效微调）方法。本文详细介绍了从安装依赖到具体实现的步骤，包括监督微调、奖励模型训练和PPO微调，助力开发者显著提升模型性能和任务适应能力。

OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化

GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调

OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用，兼容Hugging Face模型和数据集，性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF，能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性，同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性，为大规模语言模型优化提供了强大支持。

Llama-3-8b-sft-mixture - 基于多样化高质量数据集训练的大语言模型微调检查点

GithubHuggingfaceLLaMA3-SFTRLHF人工智能开源项目机器学习模型语言模型

Llama-3-8b-sft-mixture是基于Meta-Llama-3-8B模型训练的SFT检查点，通过对ShareGPT、Evol-Instruct等九个高质量数据集进行混合训练而成。该模型经过1个epoch的训练，尚未经过RLHF，可作为RLHF研究的理想起点。模型适用于强化学习研究，详细参数可参考相关技术报告。

PairRM - LLM质量提升的Pairwise奖励模型

GithubHuggingfaceLLM评估Pairwise Reward ModelRLHF方法开源项目模型相对质量高效解码

Pairwise Reward Model通过比较一对候选输出对每个候选分配质量评分。该模型可用于有效评估LLM质量，通过对候选输出重新排序，增强LLM输出效果，并支持RLHF方法的指令调整。模型基于microsoft/deberta-v3-large，利用多样化的人类偏好数据集进行训练，性能接近GPT-4，在有限资源下实现高效对齐和质量提升。

Skywork-Reward-Gemma-2-27B - 先进奖励模型展示小数据集训练的潜力

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Skywork-Reward-Gemma-2-27B是基于gemma-2-27b-it架构开发的奖励模型。该模型仅使用80K高质量偏好对数据进行训练，在数学、编程和安全等多个领域的复杂场景偏好判断中表现优异。目前在RewardBench排行榜位居榜首，证明了利用相对小规模数据集和简单数据处理技术也能构建高性能奖励模型。

llama-7b-hf - LLaMA-7B模型在自然语言处理和AI研究中的应用

GithubHuggingfaceLLaMA开源项目模型模型评估自动回归模型自然语言处理补充授权

LLaMA-7B是Meta AI的FAIR团队开发的自回归语言模型，基于转换器架构拥有7B参数，主要用于研究大语言模型的可能性。模型改进了解决EOS标记问题，并通过多数据集如CCNet、C4和Wikipedia进行训练，展现出语言间和方言间的性能差异，适合问答和自然语言理解等应用场景。仅限获授权的非商业研究使用，更多信息请参考Meta AI的研究出版物。

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