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diagram_detr_r50_finetuned

BPMN形状数据集上的精细调优识别模型

开源项目bpmn-shapes评估损失daigram_detr_r50_albumentations模型细化调整Huggingface训练损失Github

该项目在BPMN形状数据集上，精细调优了kacper-cierzniewski/daigram_detr_r50_albumentations模型，取得了有效的评估表现。通过调整学习率、批量大小以及优化器等超参数，并采用线性学习率调度，该模型在多达500个训练周期中持续优化。最终的训练损失达到0.9817，通过Native AMP混合精度训练技术，该模型在BPMN形状识别任务中具有较高的准确性和稳定性。

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finetune-embedding - 利用合成数据微调嵌入模型提升RAG检索效果
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distilabel - AI数据合成与反馈框架
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Distilabel是专为AI工程师设计的开源框架，用于数据合成和反馈。该框架提供高质量输出、数据所有权和高效性，适用于预测和生成模型。通过提升数据质量和整合多种LLM反馈，Distilabel提高AI输出质量。支持与最新研究的整合，确保灵活性、可扩展性和容错能力。欢迎加入开源社区，参与数据集和模型的构建，享受社区资源和支持。
gdrnpp_bop2022 - GDRNPP：BOP挑战赛获奖的6D物体姿态估计算法
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GDRNPP_BOP2022是一个在ECCV'22 BOP挑战赛中获得多项大奖的6D物体姿态估计算法。该项目采用域随机化技术、ConvNext骨干网络和双重掩码头，并结合深度信息进行姿态优化。项目提供完整的训练和测试代码，涵盖目标检测、姿态估计和优化，为计算机视觉研究提供高性能的6D姿态估计工具。
lora - 使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调
DreamboothGithubHuggingfaceLoRAPivotal TuningStable Diffusion开源项目
该项目使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调，比dreambooth方法快两倍，支持inpainting，并且生成非常小的模型文件（1MB~6MB），便于共享和下载。兼容diffusers库，提供多向量核心调优反演功能，并实现更好的性能。项目集成了Huggingface Spaces，增加了LoRA合并、Resnet应用和转换脚本功能。通过仅微调模型的残差，该方法显著缩小模型大小，同时保持高保真度，适用于需要快速高效微调的用户。
AI Doctor for Business Processes - 业务流程分析与自动化优化综合平台
AI分析AI工具业务优化任务挖掘流程映射自动化工具
该工具通过任务挖掘技术自动分析日常计算机操作，绘制流程图并提供智能化自动化建议。集成Zapier等平台，实现快速流程自动化。持续监控和优化业务流程，提升运营效率。注重数据安全，提供灵活的应用跟踪选项和严格的加密措施。适用于运营管理者、自动化专家和内部IT团队。
FinGPT - 开源金融大模型FinGPT，快速适应市场变化
FinGPTGithub开源项目情感分析指令调优数据集金融大语言模型
FinGPT项目提供开源金融大语言模型，重点解决金融行业的高训练成本和频繁更新需求。利用RLHF技术，实现了金融数据的快速更新和轻量级适配，并降低微调费用。FinGPT-Forecaster和多任务情感分析模型的性能超过GPT-4，展现出在金融预测和情感分析方面的强大能力。开源平台和丰富的数据集使开发者能够轻松再现和应用这些先进模型。
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