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
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。
项目概述
这是一个基于Meta-Llama-3-8B模型进行微调的开源项目，旨在为RLHF(基于人类反馈的强化学习)研究提供一个优质的起点。该项目是Online-RLHF工作的重要组成部分，其技术细节已在相关论文中详细说明。
模型特点
该模型是在meta-llama/Meta-Llama-3-8B的基础上进行训练得到的。它采用了多样化的高质量开源数据集进行训练，仅经过一个epoch的训练周期。值得注意的是，该模型尚未经过RLHF训练，这使其成为进行RLHF相关研究的理想基础模型。
训练数据集
模型的训练融合了多个高质量数据集，包括：
- ShareGPT：来自用户分享的GPT对话数据
- Evol-Instruct：进化式指令数据
- SlimOrca：精简版Orca数据集
- MathInstruct：数学指令数据集
- Magicoder-Evol-Instruct：编程相关的进化式指令
- GPT4-LLM：基于GPT4的语言模型数据
- OrcaMath：特化的数学问题数据集
- GPTeacher：教学相关数据集
- UltraInteract：交互式对话数据集
应用价值
该项目为研究人员提供了一个经过初步训练的基础模型，特别适合用于：
- RLHF相关研究
- 语言模型微调实验
- 多领域任务的适应性研究
- 模型行为分析与评估
技术实现
项目采用transformers库实现，并对generation_config.json进行了优化。模型训练参数的具体设置可以在项目的技术报告中查看，确保了模型训练的可复现性和稳定性。
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