大家好，又见面了，我是 GitHub 精选君！

背景介绍

在人工智能语言模型的领域，我们每时每刻都在寻求更准确、更有效的模型来理解和生成人类语言。然而，对于如何让这些模型更好地与人类或 AI 的偏好对齐，现有的方法还不够丰富和翔实。在这样的背景下，通过人工反馈进行强化学习（RLHF）的技术造成了很大的反响。但是，尽管这类模型在帮助和安全性方面有显著的提升，但要将其与一系列的偏好进行对齐还是一种相对新颖的想法，现在业界可供参考的资源也很少。

今天要给大家推荐一个 GitHub 开源项目 huggingface/alignment-handbook，该项目在 GitHub 有超过 1.8k Star，用一句话介绍该项目就是：“Robust recipes for to align language models with human and AI preferences”。

项目介绍

开源项目 The Alignment Handbook 用来帮助人工智能语言模型与人类和 AI 的偏好更好地对齐。项目提供了一整套全面的训练食谱（最佳实践），包含了从模型训练、数据收集到性能测量的每一个步骤，并提供了丰富的示例代码，旨在帮助开发者更有效地训练和使用语言模型。项目重点介绍了监督微调、奖励建模、拒绝采样以及直接偏好优化等技术。

如何使用

首先，我们需要安装 Python，并在 Python 虚拟环境中安装 PyTorch 和其他依赖包。项目提供了详细的安装指南来帮助你进行安装。

conda create -n handbook python=3.10 && conda activate handbook

# 或者使用源码安装
git clone https://github.com/huggingface/alignment-handbook.git
cd ./alignment-handbook/
python -m pip install .

然后，您可以按照 scripts 和 recipes 目录中的指南来训练您的模型。如果您有自己的数据集，我们推荐您按照这里(https://github.com/huggingface/alignment-handbook/tree/main/scripts#fine-tuning-on-your-datasets) 的数据集格式指导训练您的聊天模型。

项目推介

The Alignment Handbook 是由知名机器学习库 huggingface 的团队维护的一个开源项目，包括了全面的训练食谱和大量实用的代码示例，目前已经被广大人工智能和机器学习的研究者和开发者所采用。它的出现真正填补了语言模型偏好对齐的资源空白，具有很高的研究价值和应用前景。同时，此项目受到了不少业内知名人士的高度评价和推荐。在 PyTorch 社区中也被广泛讨论和使用。

以下是该项目 Star 趋势图（代表项目的活跃程度）：

更多项目详情请查看如下链接。

开源项目地址：https://github.com/huggingface/alignment-handbook

开源项目作者：huggingface

以下是参与项目建设的所有成员：

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