AlignLedger

把标注、审核、溯源和数据集冻结串成一条可复现流水线

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 数据集 🐛 待处理 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 100
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,免费使用

项目数据

分类数据集
开发团队znxzsy
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用
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MIT
主要语言Python
技术栈/模型annotation,annotation-tool,data-labeling,data-provenance,data-quality,dpo,human-feedback,kto,llm,multimodal,reinforcement-learning,rlhf,rsi,sft
GitHub 星标★ 100
上线时间2026-08-26 00:00:00
代码更新2026-10-29
仓库体积317 KB
本站数据更新2026-11-02
维护状态活跃
收录时间2026-11-02
浏览次数1

项目介绍

AlignLedger 是面向 RSI(递归自我改进)研究的人类反馈与数据治理基础设施,用 Python 实现。它要解决的问题是:模型对齐训练中,人工标注、审核、数据溯源和数据集冻结往往分散在多个脚本与表格里,难以保证数据质量与可复现性。项目把标注、复核、来源追踪和冻结数据集候选整合为一条流程,支持文本与多模态数据,覆盖 DPO、KTO 等偏好数据形态,并为强化学习反馈场景预留接口。核心能力包括:标注任务与审核流管理、数据血缘与来源记录、数据质量校验、生成可冻结的数据集候选版本。适合需要严格管理人类反馈数据生命周期的研究团队,让每一条训练数据都能追溯到来源和审核记录。

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 2026-11-02 · 当前星标 ★ 100

核心亮点

  • 覆盖标注、复核、溯源、冻结候选的完整数据治理链路,而非单点标注工具
  • 记录数据来源与审核过程,便于复现实验和审计训练数据
  • 原生支持 DPO、KTO 等偏好数据形态,贴合对齐训练实际需求

不足之处

  • 早期项目,星标约 100,生态与社区规模有限
  • 文档与使用示例的完整度有待观察

适用场景

  • 对齐研究团队管理人类偏好标注与多轮审核流程
  • 为 DPO/KTO 训练构建可追溯、可冻结的偏好数据集
  • 多模态数据标注项目的来源记录与质量校验

替代项目

Argilla、Label Studio、DVC

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