Reinforcement-Learning-Enhanced-LLMs-A-Survey – 强化学习增强LLMs的综述

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。

功能:

1. 涵盖多种强化学习方法，如RLHF和RLAIF
2. 提供33篇相关论文的引用和分析
3. 包含多种LLMs的增强案例，如Instruct-GPT和InternLM2

特点:

1. 帮助研究人员快速了解强化学习在LLMs中的应用
2. 提供详细的论文引用和分析，便于深入研究
3. 展示多种LLMs的增强案例，提供实际应用参考

相关导航

Qwen2.5-Max开源项目 – 高性能大型预训练模型

Qwen2.5-Max是一个基于大量数据进行预训练的大型MOELLM，通过策划的SFT和RLHF配方进行后训练，实现了与顶级型号竞争的性能。该模型在多个基准测试中表现出色，包括Arena Hard、LiveBench、LiveCodeBench和GPQA-Diamond等，甚至击败了DeepSeek V3，并在理论性能上超越了DeepSeek-V3。

OpenRLHF-M开源项目 – 高性能的RLHF框架

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-LoRA-RLHF-PyTorch开源项目 – 基于LoRA和RLHF的ChatGLM微调

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。

Reward-aware Preference Optimization官网 – 统一多种偏好优化算法的框架

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。

Reward Feature Models (RFM)论文 – 个性化偏好建模方法

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。

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

一个完整的管道，用于在消费级硬件上使用LoRA和RLHF微调Vicuna LLM。该项目实现了基于Vicuna架构的RLHF（强化学习与人类反馈），基本上是ChatGPT的变种，但使用Vicuna。

RLAIF-增强人类反馈的强化学习

RLAIF通过人工智能反馈扩展人类反馈的强化学习，表明可以在不依赖人类注释者的情况下产生与RLHF相当的改进。