GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Aligner un modèle sans modèle de référence avec SimPO v1.0.0
Utilisez cette ressource pour aligner un LLM sur des préférences sans modèle de référence, plus simplement que DPO
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install simpo-preference-alignment-2Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent vous guide pour installer alignment-handbook et Flash Attention 2, configurer l'entraînement SimPO à partir d'un modèle de base et de données de préférences, puis régler les hyperparamètres. Vous obtenez les réglages de base et leurs fonctions de perte.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- MIT
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- Cursor
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : installation, entraînement de base et hyperparamètres
- references/datasets.md, hyperparameters.md et loss-functions.md : données, réglages et fonctions de perte
Pour qui
- Vous voulez aligner un modèle plus simplement qu'avec DPO
- Vous n'avez pas la mémoire pour un second modèle de référence
Pas pour qui
Étiquettes
- alignement
- préférences
- simpo
- llm
À propos
Vous dites
« Entraîne un Mistral 7B en SimPO sur mes paires de réponses préférées. »
Skill publiée par Orchestra Research sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de aligner un LLM sur des préférences sans modèle de référence, plus simplement que DPO
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/datasets.md11,1 Ko
- references/hyperparameters.md8,7 Ko
- references/loss-functions.md7,2 Ko
- SKILL.md6 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- Orchestra Research
- Source
- github.com/orchestra-research/ai-research-skills/tree/773a52944ba4747a18bd4ae9ade53fff041adcbc/06-post-training/simpo
- Licence
- MIT
Notice
« simpo-training » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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