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结合OpenAI大语言模型与本地Prodigy实例，通过零次和少次学习技术，高效构建高质量数据集的方法

ProdigyspaCyOpenAINERtextcatGithub开源项目

该项目展示了如何结合OpenAI大语言模型与本地Prodigy实例，通过零次和少次学习技术，高效构建高质量数据集。用户可以使用该方法进行命名实体识别和文本分类等任务，手动校正模型预测结果以提高数据准确性。项目提供详细的设置指南，帮助用户在本地安装和运行必要的软件，并配置API密钥。通过高效的数据注解流程和灵活的模板设置，用户能够快速获得金标准数据，并训练符合特定需求的监督模型。

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介绍相关项目
azure-openai-proxy - 连接OpenAI与Azure OpenAI服务的高效代理工具
API映射Azure OpenAIDocker部署GPT-4Github代理服务开源项目
azure-openai-proxy是一个专用代理工具，用于将OpenAI官方API请求转换为Azure OpenAI API请求，支持包括GPT-4和Embeddings在内的所有模型。该项目通过平滑OpenAI和Azure OpenAI之间的界限，并提供Docker部署选项，帮助用户轻松配置和使用，从而实现OpenAI生态系统的快速接入。它能有效增强不同OpenAI应用程序的访问和数据处理效率。
1.5-Pints - 快速训练小型语言模型的开源项目
1.5-PintsGithub小型语言模型开源开发开源项目模型架构预训练
1.5-Pints项目提供了一种快速预训练小型语言模型的方法，目标是在9天内达到与知名AI助手相当的水平。该项目开源了模型架构、训练脚本和工具，包含详细的安装指南、数据准备流程、训练和微调方法，以及模型评估和使用说明。研究人员和开发者可以通过这些资源复制实验并进行进一步的开源开发。
OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南
AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习
Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。
God-Level-AI - 涵盖机器学习与个人品牌的视频课程
GithubPythongod level AI开源项目数据结构与算法机器学习深度学习
该项目旨在帮助成为顶尖1%数据与AI专家的个人，通过视频课程和文本内容进行科学方法、算法和系统构建训练。无论是领导者、专业人士还是学生，都需付出相应努力才能达到顶峰。项目内容涵盖Python、数据结构与算法、深度学习、MLOps和个人品牌塑造等，提供全面的知识和实用技巧。
NLP_Quickbook - 自然语言处理实用指南，快速上手实战应用
GithubNatural Language Processing开源项目文本分类深度学习聊天机器人语法分析
本开源项目聚焦于帮助工程师快速掌握自然语言处理技术。从文本分类、文本清洗到深度学习和聊天机器人构建，提供详细的代码示例和实操指南。这些按主题划分的手册采用代码优先的方式讲解，便于工程师直接应用于实际项目。无论是初学者还是有经验的工程师，都能从中受益，提升自然语言处理技能。
zenml-projects - ZenML构建的生产级机器学习项目集合
GithubMLOpsZenML开源框架开源项目机器学习项目生产级ML用例
ZenML Projects是一个展示使用ZenML构建的生产级机器学习用例集合。该仓库提供了涵盖时间序列、表格数据、计算机视觉等多个ML领域的现成MLOps工作流程。开发者可以直接使用或根据需求调整这些解决方案,快速启动机器学习项目。仓库包含多个由ZenML团队和社区维护的示例项目,覆盖了常见ML应用场景。
GPTflix - 构建基于OpenAI和Pinecone DB的QA机器人教程
GPTflixGithubOpenAIPineconeQA机器人Streamlit开源项目
该教程介绍了如何使用OpenAI、Pinecone DB和Streamlit构建QA机器人，包括文本准备、嵌入生成、索引设置和前端应用搭建。项目提供了知识检索系统的基础框架，是初学者的理想练习项目，包含详细步骤和代码示例，帮助快速掌握相关技术。
aideml - 通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理
AIDEGithubPython开源项目数据科学机器学习解决方案生成
AIDE是一款通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理。该项目在超过60个Kaggle数据科学竞赛中表现出色，平均超越50%的参赛者。AIDE能生成Python脚本并进行迭代优化，提供透明的可视化解决方案树，帮助深入理解实验过程。支持通过命令行或Python脚本使用，并提供多种高级配置，为数据科学家提供高效自动化的解决方案生成与优化工具。
pretrained-xlmR-food - XLM-RoBERTa多语言食品文本分类模型
GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估神经网络
pretrained-xlmR-food是一个基于XLM-RoBERTa的多语言食品文本分类模型。该模型可处理多种语言的食品描述、评论和标签，适用于食品安全分析、菜单分类等场景。项目提供了模型使用指南和性能评估结果，便于研究人员和开发者快速应用。
distilabel - AI数据合成与反馈框架
AI反馈DistilabelGithub开源社区开源项目数据合成高质量数据
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。
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