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deita

自动数据选择工具助力大语言模型指令调优

Deita是一个开源项目,为大型语言模型的指令调优提供自动数据选择工具。项目包含开源工具包、高质量轻量级数据集和高效训练模型。Deita模型使用仅十分之一的指令调优数据,就能达到其他先进聊天模型的性能水平。项目提供全面评估结果,展示了在多项基准测试中的表现。

gemma-2b-it - Google开源轻量级语言模型 适用于资源受限环境
GemmaGithubHuggingface人工智能大型语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-2b-it是Google开源的轻量级指令调优语言模型,采用2B参数设计。该模型支持问答、摘要和推理等多种文本生成任务,适用于笔记本电脑等资源受限环境。Gemma-2b-it在英语环境下表现出色,开放权重为AI创新提供更多可能。该模型基于Gemini技术,是Google推动AI民主化的重要举措。
Alpaca-CoT - 一站式AI指令调谐与语言处理平台
Alpaca-CoTGithub参数效率大型语言模型开源项目指令调优平台统一界面
Alpaca-CoT,一款集成指令收集、参数效率优化和语言处理的AI工具,提供统一与高效的用户界面, 适用于处理复杂的语言模型任务,增强操作的精确度及效能。
dataspeech - 简化语音数据集标注与处理的实用工具
Data-SpeechGithub开源项目数据标注语音AI语音数据集音频转换
Data-Speech是一套用于语音数据集标注的实用脚本工具。它提供简洁代码库,支持音频转换和注释,有助于语音AI模型开发。该工具能重现研究论文中的注释方法,使用自然语言描述标注说话者特征。Data-Speech可处理LibriTTS-R和MLS等数据集,并为Parler-TTS库提供支持。它提供从数据集注释、特征映射到自然语言描述生成的完整工作流程。
dataline - 通过自然语言完成数据分析与可视化
AIDataLineGithub开源开源项目数据分析数据可视化
DataLine通过自然语言功能,让用户无需编写代码即可进行数据分析和可视化。该工具支持多种数据源连接,如Postgres、Snowflake、MySQL、Azure SQL Server、Microsoft SQL Server、Excel、SQLite、CSV等,并且十分注重隐私保护和安全性。DataLine的开放源码特性及多平台支持(Windows、Mac、Linux和Docker)使其成为技术人员和非技术人员的理想选择,特别适合企业使用。
phidata - 构建具有记忆、知识和工具的AI助手
AI产品GithubLLM扩展phidata开源项目智能助手热门
Phidata是一个创新的框架,旨在将普通LLM转变为具有长期记忆、上下文知识和操作能力的定制助手。用户可通过简单的安装和配置,赋予AI助手搜索网络、分析数据、生成报告等多种能力,极大地提升其智能化和自主操作的能力。适用于多个平台,包括Streamlit、FastApi和Django,助力开发者快速构建和部署AI应用。
llm-datasets - LLM微调优质数据集与工具资源库
GithubLLM对话开源项目微调指令跟随数据集
LLM Datasets项目汇集了大语言模型微调所需的优质数据集、实用工具和核心概念。涵盖通用、数学逻辑、编程和对话等多个领域,项目详细阐述了高质量数据集的特征。为研究人员和开发者提供多样化的LLM微调数据资源,旨在促进模型性能提升。
DevChat - 开源AI编程助手
AI工具AI开发AI编码助手DevChatIDE插件开源智能编程工具热门辅助编程
DevChat 编程助手是一个开源AI编程工具,通过智能编码提示和问题解决方案提升开发效率。它支持多个流行IDE和多种语言模型,轻松处理复杂编程任务。无论文档编写、错误调试还是代码优化,DevChat 都能有效提高工作效率,简化工程标准。
argilla - AI数据集管理与优化工具
AI工程师ArgillaGithub开源项目数据质量数据集模型优化
Argilla是一款为AI工程师和领域专家设计的数据集管理工具,旨在通过高效的数据管理和标注流程提升AI项目的数据质量和模型效果。Argilla支持文本分类、命名实体识别和多模态模型等多种AI项目的数据收集和反馈,帮助用户快速迭代和优化数据与模型。该工具提供开源社区支持,用户可以参与并共享开源数据集和模型。通过与Hugging Face Spaces的集成,用户可以轻松部署和使用Argilla,提高AI项目的整体效率和质量。
InsTag - LLM监督微调数据分析与优化工具
GithubInsTagLLM开源项目数据分析标签系统监督微调
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。
self-llm - 开源大模型部署与应用指南
AutoDLGithub开源大模型开源项目微调方法环境配置部署使用
探索开源大模型如LLaMA、ChatGLM的全流程部署与微调指南,涵盖环境配置至应用实践,专为国内初学者设计,通过AutoDL平台简化操作流程,助力大模型技术的普及和应用。
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