Align-Anything

Align-Anything是一个基于DeepSpeed或NeMo（目前正在开发）的开源对齐框架，旨在使各种模态的大模型（如大语言模型LLMs、视觉语言模型VLMs等）与人类的意图和价值观对齐。

特点

• 高度模块化：框架集成了各种对齐算法，用户可以通过简易的API修改和定制代码来实现不同任务的模型对齐。
• 支持多种模型微调：框架支持对LLaMA、LLaVA、Gemma、Qwen、Baichuan等模型进行微调。
• 多模态对齐微调：框架支持LLMs、VLMs等多模态模型的对齐微调。
• 多样化的对齐算法支持：包括SFT、DPO、PPO等多种对齐算法。

应用场景

• 学术研究：研究人员可以利用该框架来进行多模态模型的对齐实验，从而提高模型的训练和评估效率。
• 模型微调：开发者可以用该框架微调各种大模型，以提升其在特定任务上的表现。
• 对齐算法研究：研究如何通过不同的对齐算法来让模型的输出更符合人类的预期和价值观。
• 多模态模型应用：支持对文字转图像、文字转视频、文字转音频等多模态任务的处理，对齐后的模型可以在这些任务中有更好的表现。

框架安装和使用

Align-Anything框架可以通过PyPI安装，并且支持Wandb日志记录和Docker容器化构建。用户可以根据需要选择不同的训练参数和数据模板，并通过预先设计的key-value转换逻辑来支持自定义的数据集。

未来发展规划

• 支持扩展更多算法及参数配置如LoRA、QLoRA。
• 支持基于NeMo的训练及vllm骨干网的评估。

Align-Anything框架为研究人员和开发者提供了一个强大的工具，通过对新兴的模型对齐技术进行实验和优化，以便模型的行为更符合人类的预期和需求。