awesome-RLHF

一份清单，从入门到进阶搞定 RLHF 全部资源

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 266 🐛 待处理 11 👀 关注 60

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 4437

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源资源列表，完全免费，无付费版本。

项目预览

awesome-RLHF 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型

开发团队opendilab

GitHubhttps://github.com/opendilab/awesome-RLHF

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源资源列表，完全免费，无付费版本。

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

技术栈/模型deep-learning,deep-reinforcement-learning,human-feedback,large-language-models,reinforcement-learning,rlhf

GitHub 星标★ 4437

上线时间2023-02-13 00:00:00

代码更新2026-05-20

仓库体积492 KB

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2

项目介绍

awesome-RLHF 是一个持续更新的强化学习与人类反馈（RLHF）资源精选列表。它系统整理了 RLHF 领域的论文、教程、代码库、数据集和工具，帮助研究者与工程师快速了解从基础概念（如奖励建模、PPO）到前沿方法（如 DPO、RLAIF）的完整知识图谱。项目按主题分类组织资源，涵盖理论推导、工程实现和实际应用案例，解决了该领域资料分散、入门门槛高的问题。核心能力在于提供高质量、结构化的导航，节省检索时间，并跟踪最新研究动态。

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 ★ 4437

技术标签

deep-learning deep-reinforcement-learning large-language-models reinforcement-learning rlhf

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 5 分钟部署方式：本地安装 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

可正常访问 GitHub 的网络环境
本地已安装 Git（用于克隆仓库）
可阅读 Markdown 的编辑器或浏览器

安装与启动步骤

1克隆仓库

把 awesome-RLHF 资源列表克隆到本地；README 未提供任何安装命令，克隆即完成获取。
```
git clone https://github.com/opendilab/awesome-RLHF.git
```
2进入目录

进入克隆下来的仓库目录，全部资源清单都写在 README.md 中。
```
cd awesome-RLHF
```
3阅读总览

查看 Overview of RLHF 章节，理解用强化学习结合人类反馈优化语言模型的基本思路。
4按年份看论文

Papers 章节按 2026、2025 至 2020 及更早分组，可快速定位最新研究。
5浏览代码与数据

Codebases、Dataset 章节汇总工程实现与数据集，Blogs、Books 提供延伸学习材料。
6查看多语言与贡献

Other Language Support 列出其他语言资源，Contributing 说明如何提交新的资源条目。