换个数据格式，让模型更听话
ReAlign 是一个专注于大语言模型对齐（Alignment）的开源项目，核心思路是“重新格式化对齐”——即通过改变训练数据的格式或结构来提升模型的对齐效果，而非仅仅依赖传统的指令微调或人类反馈强化学习。它解决的是当前对齐方法成本高、效率低、效果不稳定等问题，提供了一套更轻量、可复现的对齐流程。项目用 JavaScript 实现，可能涉及数据处理、训练管线编排或接口封装，方便开发者集成到现有模型训练流程中。目前处于早期阶段，星标数较少，但概念新颖，适合对对齐技术前沿感兴趣的开发者探索。
TRL (Transformer Reinforcement Learning)、LLaMA-Factory、Axolotl
ReAlign 是模型训练领域的开源项目，由 GAIR-NLP 开发，2023 年首次发布。
它收录于模型训练分类，该分类目前共有 518 个项目，GitHub 星标数为 112。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-04。无官网，需自行部署，完全免费。
它主要面向的使用场景是：研究大模型对齐技术的新方法。同类可对比的替代方案包括 TRL (Transformer Reinforcement Learning)、LLaMA-Factory、Axolotl。
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