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InsTag

LLM监督微调数据分析与优化工具

InsTag是大型语言模型监督微调数据分析工具,通过标记和分类用户查询,量化评估数据多样性与复杂性。该工具为研究人员提供模型训练优化依据,基于InsTag分析结果,仅需6K样本即可训练出TagLM模型。在MT-Bench评测中,TagLM表现优于多个开源LLM,凸显了InsTag在提升LLM训练效率方面的价值。

Tabular-LLM - 表格智能数据集的收集与LLM模型优化
Alpaca-CoTGithubLLMTabular LLM开源项目微调平台表格智能
此项目利用Alpaca-CoT平台,集合和整理多种表格智能任务的数据集,并对现有的大型语言模型进行微调,以提升其对表格数据的理解和处理能力。主要涵盖表格问答和表格-文本生成等任务。项目提供开源训练代码和格式统一的表格数据,并开放训练模型,助力研究者复现及优化表格智能任务。
X-AnyLabeling - 图像处理与多模型支持的标注工具
GithubX-AnyLabeling人工智能标注图像识别开源项目模型支持视频处理
X-AnyLabeling是一个集合先进模型技术的强大标注工具,集成AI推理引擎,支持图像与视频处理。该工具支持单帧与批量预测,适用于分类、检测、分割和OCR等视觉任务,兼容多种标注样式与主流标签格式。通过使用GPU加速推理,X-AnyLabeling 保证高效率和高精度的处理性能,突出其技术优势。
xTuring - 开源LLM微调平台
GithubINT4LLMLLaMALoRAxTuring开源项目
xTuring是一款高效、简单的开源LLM微调平台,支持Mistral、LLaMA、GPT-J等多种模型。用户可通过直观界面在本地或私有云中微调模型,保障数据隐私。平台支持数据预处理、多GPU扩展、以及INT4和LoRA等内存高效的微调方法,并提供多种模型评估工具。最新功能涵盖LLaMA 2集成、CPU推理优化和批量处理。
engtagger - Ruby实现的英语词性标注库 支持多种文本分析功能
EngTaggerGithubRuby开源项目文本分析自然语言处理词性标注
EngTagger是一个Ruby实现的英语词性标注库,基于Perl的Lingua::EN::Tagger移植而来。该库采用概率模型和训练语料库为英语文本分配词性标签,可处理未知词并提取名词短语。EngTagger提供多种功能,如添加词性标签、提取特定词类和获取可读标注结果。这个开源项目适用于自然语言处理、文本分析和信息提取等领域,为开发者提供了实用的文本处理工具。
awesome-data-labeling - 全面数据标注工具集锦
CVATGithubawesome-data-labelingimage annotationlabelImg开源项目数据标注工具
汇集各类数据标注工具,包括图像、文本、音频、视频、时间序列、3D和Lidar等多种应用领域。这些开源高效的工具能有效加速机器学习和计算机视觉项目的数据准备。
llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表,能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务,并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成,提高部署和微调效率,未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
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。
TrustLLM - TrustLLM:全面大语言模型可信度研究工具
GithubICML 2024LLMTrustLLM工具包开源项目性能评估
TrustLLM是一款专注于评估大型语言模型(LLMs)可信度的工具包。涵盖八个维度的可信度原则,并在真相、安全、公平、鲁棒性、隐私和机器伦理等方面建立基准。TrustLLM提供便捷的评估工具,可以快速评估16种主流LLMs,帮助开发者提升模型可信度。项目已被ICML 2024接受,并持续更新以包括最新的模型和功能。详情请访问项目网站。
OCTIS - 主题模型优化与比较的简便工具
GithubOCTISPython库主题模型开源项目贝叶斯优化预处理数据集
OCTIS 提供全面的主题模型预处理、训练和评估解决方案。通过贝叶斯优化方法,找到最佳超参数。支持经典和神经主题模型,并结合多种前沿评估指标。用户可以加载自定义或预处理数据集,支持Python库和简易Web仪表盘管理实验。
ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型,支持多种训练和量化方法
ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法,支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式,适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作,支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能,如强化学习和模型评估,满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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