奖励模型

RAG-Reward项目是一个研究项目，旨在通过奖励驱动的监督增强检索增强生成（RAG）模型的性能。该项目包括RAG-Reward数据集和RAG特定的奖励模型，用于生成合成数据集以微调RAG编码器，使其输出更符合人类偏好。研究表明，该方法在多个领域表现出显著性能提升，特别是在相关性和生成响应质量方面。项目通过强化学习从人类反馈（RLHF）优化RAG系统，展示了定制评估系统的重要性。

WebGUM 是一个新的解决方案，设计了适用于离线微调的更有效的奖励模型，能够以多模式方式获得对网页的深刻理解，并推理出下一步行动的准确度大大提升。

旨在开发并开源大型语言模型的对齐技术，包括监督微调(SFT)、奖励模型(RM)、拒绝采样和人类反馈强化学习(RLHF)等。

Petals是一个开源工具，旨在通过团队协作运行大型语言模型。用户可以加载模型的一小部分，与其他人合作以提供模型的其他部分，从而实现推理或微调。

Boss Copilot是一个基于AI的应用，作为您的助手，帮助创建大型语言模型应用。它使用多个代理相互协作，处理各种任务。用户只需安装Chrome扩展并启用即可，激活后可以提示AI代理执行工作流程、任务和代码，同时可以与ChatGPT沟通，利用GPT4的强大功能来完成项目。

distilabel是一个用于构建和管理数据集的AI反馈框架，旨在通过使用大型语言模型（LLM）实现高效的标签对齐。该工具具有强大的可扩展性，适合处理大规模数据，并提供了用户友好的接口，方便用户进行数据标注和反馈收集。

VERSE-65B 是由深圳元象科技自主研发的支持多语言的大语言模型，参数规模为 650 亿，开源的底座模型。

Confident AI是一个综合性的LLM评估平台，提供14种以上的指标来运行LLM实验，管理数据集，监控并整合人类反馈，以自动改进LLM应用。它与DeepEval协作，支持任何用例。

一个基于斯坦福的 Alpaca，并进行了中文优化的大语言模型项目，愿景是成为能够帮到每一个人的LLM Engine。