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@ -47,7 +47,7 @@ https://github.com/user-attachments/assets/e6ce34b0-52d5-4f3e-a830-592106c4c272
## 项目特色 ## 项目特色
- **多种模型**：LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。 - **多种模型**：LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。
- **集成方法**：（增量）预训练、（多模态）指令监督微调、奖励模型训练、PPO（有关TRL PPO的详细信息，请参阅[此博客](https://newfacade.github.io/notes-on-reinforcement-learning/17-ppo-trl.html)）、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练等等。 - **集成方法**：（增量）预训练、（多模态）指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练等等。
- **多种精度**：16 比特全参数微调、冻结微调、LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8/HQQ/EETQ 的 2/3/4/5/6/8 比特 QLoRA 微调。 - **多种精度**：16 比特全参数微调、冻结微调、LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8/HQQ/EETQ 的 2/3/4/5/6/8 比特 QLoRA 微调。
- **先进算法**：GaLore、BAdam、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、Mixture-of-Depths、LoRA+、LoftQ、PiSSA 和 Agent 微调。 - **先进算法**：GaLore、BAdam、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、Mixture-of-Depths、LoRA+、LoftQ、PiSSA 和 Agent 微调。
- **实用技巧**：FlashAttention-2、Unsloth、RoPE scaling、NEFTune 和 rsLoRA。 - **实用技巧**：FlashAttention-2、Unsloth、RoPE scaling、NEFTune 和 rsLoRA。
@ -200,6 +200,9 @@ https://github.com/user-attachments/assets/e6ce34b0-52d5-4f3e-a830-592106c4c272
| ORPO 训练 | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | | ORPO 训练 | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
| SimPO 训练 | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | | SimPO 训练 | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
> [!TIP]
> 有关 PPO 的实现细节，请参考[此博客](https://newfacade.github.io/notes-on-reinforcement-learning/17-ppo-trl.html)。
## 数据集 ## 数据集
<details><summary>预训练数据集</summary> <details><summary>预训练数据集</summary>