Vicuna-LoRA-RLHF-PyTorch开源项目 – 消费级硬件上的Vicuna微调工具

吴恩达的课程，旨在引导学员完成LLM预训练流程，包括数据准备、模型架构配置、训练和评估。学员将学习如何使用HuggingFace获取训练数据，配置Transformer网络，运行训练并进行性能评估，同时探讨深度升级技术以降低计算成本。

AI Collective Tools是一个激动人心的开源社区，致力于创建一个全面的工具集合，供开发者、研究人员和爱好者访问和协作。该项目旨在促进创新和合作，使用户能够共享知识、资源和技术，从而提升AI领域的整体发展。

Wale IDE是一个提供直观界面的平台，支持用户导入数据或创建新数据集，调节参数以优化提示，并查看提示执行历史。

Wordware是一个基于网络的集成开发环境，专为大型语言模型（LLM）协调而设计，帮助跨职能团队构建AI应用。它作为LLM的后端，类似于一种新的编程语言，基于英语，同时融合了循环、逻辑和函数调用等概念。

FreeAiKit是由Prgmine提供的一套AI工具，旨在帮助用户完成各种与AI相关的任务，且免费提供。用户可以通过访问网站浏览工具，每个工具都有详细的描述和使用说明，用户可根据指南选择所需工具并应用于AI项目。

该项目提供了一个完整的管道，用于在消费级硬件上微调ChatGLM LLM，结合了LoRA（低秩适应）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）技术，旨在提升ChatGLM的能力，使其类似于ChatGPT。

一个简单易用、可扩展且高性能的强化学习人类反馈（RLHF）框架。它能解决大语言模型对齐和优化的问题，让模型更好地理解和生成人类期望的内容。

ChatGLM_multi_gpu_zero_Tuning是一个结合deepspeed和trainer的框架，旨在高效实现多卡微调大模型，目前支持LoRA、Ptuning-v2和Freeze三种微调方式，能够充分利用多卡资源，简化微调流程，适用于研究和开发.

RPO框架是由NVIDIA提出的一个统一数学框架，旨在整合多种偏好优化算法（如DPO、IPO等），通过实验分析模型对齐的关键因素，为提升大型语言模型（LLM）的对齐效果提供理论和实践指导。该框架特别关注如何利用奖励机制优化模型偏好，确保模型输出更符合人类期望，并已被整合到NVIDIA NeMo框架中。

LLMTuner 是一个专为大语言模型设计的指令调优工具，支持全量参数微调、LoRA 和 QLoRA，旨在提升模型的指令响应能力和优化微调过程。

这是一个针对大型语言模型（LLM）微调的综合性实践教程，旨在帮助用户快速掌握LLM微调技术。项目覆盖了从基础到进阶的多种微调方法，包括全参数微调和参数高效微调（如LoRA），并提供了丰富的实践案例，涵盖金融、推理等多个领域。教程设计注重初学者友好性，通过详细的步骤指导和实际案例演示，帮助用户快速上手并应用于实际场景。

Grok-1是xAI推出的开源大语言模型，拥有3140亿参数，适用于NLP任务，并提供JAX示例代码，便于加载、运行和微调。

这是一个完整的管道，用于在消费硬件上使用LoRA和RLHF微调Alpaca LLM。基于Alpaca架构实现人类反馈的强化学习（RLHF），基本上是ChatGPT的一个变体，但使用的是Alpaca。

AI Toolkit是由Ostris开发的开源项目，专注于提供一系列用于Stable Diffusion相关任务的AI脚本。该工具包通过友好的Web界面简化了模型训练、任务监控等流程，极大地提升了AI开发和实验的效率。支持在本地、RunPod和Modal等多种环境下进行模型训练和部署，并提供LoRA、LoKr等多种训练方式。

一个全面且高效的参数高效微调（PEFT）方法汇总库，专注于解决在有限资源下高效微调大模型的问题。该项目汇总了超过100篇相关论文，涵盖语言、视觉、多模态等多种模型，并提供了丰富的代码链接，方便研究人员和开发者快速上手。其核心价值在于提升微调效率和效果，为大模型的高效微调提供一站式解决方案。

Platypus是一系列经过微调和合并的，在Open LLM排行榜上名列前茅的 LLM 改进方案。通过结合PEFT和LoRA等方法，通过高质量数据集实现强大的性能。

该项目是一个关于强化学习增强大语言模型（LLMs）的综述资源库，旨在帮助研究人员快速了解如何通过强化学习技术提升LLMs的性能，解决生成更准确、连贯且符合人类期望的文本问题。资源库涵盖了多种强化学习方法，提供了大量相关论文的引用和深入分析，并展示了多种LLMs的增强案例，为研究人员提供了丰富的理论和实践参考。

Reward Feature Models (RFM) 是一种在强化学习从人类反馈 (RLHF) 中捕捉个体偏好的方法，特别适用于大型语言模型 (LLMs) 的训练。它通过学习跨用户共享的通用奖励特征和用户特定的权重来实现个性化。训练过程分为两个阶段：训练阶段学习共享特征和初始用户权重，适应阶段使用有限反馈快速调整新用户权重。研究表明，RFM 在用户内泛化性能上与 Variational Preference Learning (VPL) 相当，同时在用户间泛化能力上表现更优。

OpenLLaMA是LLaMA模型的开源复现，基于RedPajama数据集进行训练，采用与LLaMA一致的预处理步骤、超参数设置、模型结构、上下文长度、训练步骤、学习率调度和优化器，旨在提供一个高效且可访问的语言模型。

UltraPixel 是一款革命性的图像生成模型，能够直接生成从 1K 到 6K 分辨率的高保真图像。它利用级联扩散模型，在单一模型内处理多种分辨率，同时保持计算效率。模型通过后期去噪阶段利用低分辨率图像的语义丰富表示，指导高分辨率图像的生成，显著降低复杂性。此外，它引入了隐式神经表示进行连续上采样，并采用适应不同分辨率的尺度感知归一化层。这些技术确保图像在低到高分辨率转换过程中保持高细节和真实感，训练效率高，仅需 100 万张高质量、多尺寸图像即可实现，实验显示其性能达到行业领先水平。