Data-Provenance-Collection

跨学科倡议推动AI训练数据集透明度和责任使用

Data Provenance Initiative AI数据集透明度文档化负责任使用 Github 开源项目

Data-Provenance-Collection项目致力于提高AI训练数据集的透明度和负责任使用。该项目审计了44个数据集合,涵盖1800多个文本微调数据集,记录了其来源、许可和创建者等元数据。开发者可通过项目脚本筛选符合许可和特征要求的数据集,促进AI训练数据的规范使用。

ColossalAI - 提升大型AI模型训练的效率和可访问性

AI加速Colossal-AIGithub人工智能分布式训练大模型并行训练开源项目热门

Colossal-AI致力于使大型AI模型的训练更加经济、快速且易于获取。通过支持多种并行策略，包括数据并行、流水线并行、张量并行和序列并行，Colossal-AI可以大幅提高大规模模型训练的速度。此外，还集成了异构训练和零冗余优化器技术，使得在多GPU集群上的训练过程更加高效和灵活。Colossal-AI通过这些先进的功能，已被广泛应用于生产和研究场景，显著推动了AI技术的进步和应用。

visualization-collection - 多样化前端视觉效果集合，涵盖CSS、Canvas、Three.js及AI应用

CSS动效Canvas动画GithubThree.js人工智能应用前端视觉效果开源项目

visualization-collection 是一个聚焦前端视觉效果的开源项目，包含CSS动效、Canvas动画、Three.js 3D和AI应用等多个领域的案例。该项目汇集了上百个不断更新的实例，涵盖视觉设计、交互效果和创新应用如量子纠缠效果等。这个资源库为前端开发者和设计师提供了多样化的技术参考和创意灵感。

dataset-viewer - 全面的数据集浏览支持与管理工具

APIGitHubGithubHugging Facebugsdataset viewer开源项目

Dataset viewer 通过 API 提供预处理数据，方便用户浏览和管理 Hugging Face Hub 上的所有数据集。用户可分页查看数据，每页包含 100 行，并通过底部按钮进行导航、过滤、搜索数据和查看基本统计信息。前端组件未开源，遇到问题或需要新功能，可以通过 GitHub 反馈。用户还可通过贡献想法、回答问题、报告错误与改进建议来支持项目改进。

ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库

AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习

ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章，为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新，展示AI技术在实际应用中的最新进展。

AIF360 - AI模型公平性检测与缓解工具库

AI Fairness 360偏见检测

AI Fairness 360 (AIF360) 是一个开源库，提供全面的技术来检测和缓解机器学习模型中的偏差。该工具包包含各种偏差测试指标及其解释，并提供减轻偏差的算法。AIF360 适用于金融、人力资源管理、医疗和教育等领域，并支持 Python 和 R。用户可通过交互体验、教程和 API 深入了解和应用这些技术。

ML-ProjectKart - 机器学习和人工智能的优质开源项目集合

GithubML-ProjectKart开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉

这个平台展示了多种机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理项目，帮助不同水平的用户熟练掌握ML/AI算法。技术从业人员可以通过遵循贡献指南参与项目贡献，获取实践经验并提升技能，推动开源社区的持续发展。

DialogStudio - 提供丰富多样的对话数据集和任务意识模型

DialogStudioGithubHuggingface对话开源项目数据集模型

DialogStudio 是一个全面的对话数据集项目，包含大量统一的对话数据集和任务意识模型，支持对单个数据集和大型语言模型的训练。用户可以通过 HuggingFace 轻松下载和使用这些数据集，涵盖从知识驱动到任务导向多个领域。同时，项目进行了高质量的数据集评估，提供了详细的评价标准和评分。DialogStudio 既促进会话 AI 研究，也为模型开发者和数据科学家提供了重要资源，推动该领域的创新与进步。

courses - AI课程和资源精选合集

AI coursesGithub人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理

本仓库汇集了各种人工智能课程和资源链接，适合不同学习阶段的用户。涵盖生成式AI、深度学习、自然语言处理等多个主题的免费课程，资源来自麻省理工学院、斯坦福大学、哈佛大学等知名机构。欢迎贡献和建议，共同打造优质的AI学习平台。

awesome-chatgpt-dataset - 综合性AI对话数据集资源助力自定义语言模型训练

ChatGPTGithub开源项目指令调优数据集训练语言模型

awesome-chatgpt-dataset项目汇集了多样化的人工智能对话数据集资源。该项目囊括了不同规模、语言和领域的高质量指令数据，范围从数千到数百万条不等，涵盖多语言、代码生成、视觉对话等多个方面。这些数据集为研究人员和开发者提供了训练和优化大型语言模型的重要素材，有助于推动更智能、更多元化的AI对话系统的发展。

interpret - 集合先进机器学习解释技术的开源工具包

EBMGithubInterpretML可解释性开源项目机器学习模型

InterpretML 是集合先进机器学习解释技术的开源工具包，使用户能训练可解释模型及分析黑箱系统。工具包支持模型调试、特征工程、公平性检测和人工智能协作等，帮助用户全方位理解模型行为并确保法规与高风险应用的合规性。通过实例展示，InterpretML 不仅增强了模型透明度，也提高了其可信度。

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