Okapi

让大模型用你的母语好好听话，多语言指令微调+RLHF

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 对话助手 🍴 复刻 3 🐛 待处理 3 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 96
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型，Apache-2.0许可，可免费本地部署使用，无在线服务。

项目预览

Okapi 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队nlp-uoregon
GitHubhttps://github.com/nlp-uoregon/Okapi
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型，Apache-2.0许可，可免费本地部署使用，无在线服务。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型bloom,chatbot,dataset,instruction-tuning,language-model,large-language-models,llama,multilingual,natural-language-processing,nlp,question-answering,reinforcement-learning,reinforcement-learning-from-human-feedback,rlhf
GitHub 星标★ 96
上线时间2023-07-28 00:00:00
代码更新2023-08-18
仓库体积268.4 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

Okapi 是一个面向多语言场景的指令微调大语言模型项目，核心解决非英语语言（如中文、西班牙语、印地语等）在指令跟随和对话质量上表现不足的问题。项目基于 LLaMA 和 BLOOM 等基础模型，通过收集多语言指令数据并进行监督微调，再引入基于人类反馈的强化学习（RLHF）流程，让模型在多种语言下都能更好地理解用户意图并生成符合偏好的回答。项目提供完整的训练脚本、数据构建方法和评估基准，支持研究者复现和扩展。其核心能力包括多语言指令数据集的构建、RLHF 训练管线的实现，以及针对多语言对话效果的评测工具。Okapi 特别适合资源较少的小语种场景，通过迁移学习提升模型表现，是探索多语言对齐和人类偏好优化的实用参考。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 96

核心亮点

  • 覆盖多种语言，针对非英语场景优化，解决英语中心化问题
  • 提供从数据构建到RLHF训练的完整可复现流程，上手门槛低
  • 基于LLaMA和BLOOM等主流底座，兼容生态，便于扩展

不足之处

  • 项目处于早期，星标和社区贡献较少，文档和示例可能不够完善
  • 训练和推理资源需求高，普通开发者难以在消费级硬件上复现

适用场景

  • 构建多语言客服或对话助手，提升小语种用户体验
  • 研究RLHF在多语言场景下的对齐效果，用于学术实验
  • 为低资源语言定制指令模型，如方言或小众语言支持

替代项目

BLOOMZ、mT0、SeaLLM

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