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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

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。

awesome-open-data-centric-ai - 开源工具提升数据驱动的AI构建效率
DCAIData-centric AIGithubRenumicsopen-source工具unstructured data开源项目
该项目提供了多种开源工具,旨在在非结构化数据上实现数据驱动的AI工作流。通过系统地提升训练数据集的质量,可以开发出在实际应用中具备更高价值的AI系统。工具涵盖数据版本控制、嵌入和预训练模型、可视化与交互、异常和噪声检测、可解释性、主动学习等多个类别,且均为活跃维护,适用于日常使用。目标是帮助用户发现并利用这些工具,从而提高AI系统的开发效率和质量。
distilbert-base-uncased-mnli - DistilBERT零样本文本分类模型在MNLI数据集上的应用
DistilBERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言推理零样本分类
DistilBERT零样本文本分类模型在MNLI数据集上微调,适用于多种英语文本分类任务。模型在MNLI和MNLI-mm评估中均达82.0%准确率,展现出优秀性能。虽然使用简便,但需注意潜在偏见问题。模型由Typeform团队开发,在AWS EC2 P3实例上训练。该模型为自然语言处理领域提供了有力工具,同时也引发了对AI公平性的思考。
ML-NLP - 深入解析机器学习与自然语言处理全面知识库
GithubNLP面试开源项目机器学习深度学习算法工程师自然语言处理
ML-NLP项目提供机器学习与自然语言处理的全面资源,涉及关键理论和现实应用。各章节均配有实战代码,确保算法工程师高效备战面试。项目持续更新,跟上最新行业发展。
speculative-decoding - 推测解码技术,优化大型语言模型推理速度
GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理
该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现,旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略,包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时,项目致力于优化批处理推测解码,以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果,并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。
NLP-Natural-Language-Processing - 全面的自然语言处理资源与工具库
GithubNatural Language Processing开源项目数据科学机器学习深度学习计算机视觉
提供全面的自然语言处理(NLP)资源,涵盖数据集、前沿技术、课程、书籍推荐、GitHub代码示例及流行工具。涉及数据分析、知识图谱、模型与算法、情感分析、主题建模等任务的详细资料与学习路径。了解最新NLP动态,探索自然语言处理的应用潜力。
large_language_model_training_playbook - 大规模语言模型训练指南与实用技巧
GithubLLM Training Playbook大语言模型开源项目张量精度模型并行策略模型架构
此页面提供了大规模语言模型训练的实用指南和资源,涉及模型架构选择、并行策略、模型规模、张量精度、训练超参数设定、最大化吞吐量、稳定性问题、数据处理以及软件和硬件故障调试等主题。这些开放的技巧和工具可以帮助更高效地训练大规模语言模型,并提升其性能和稳定性。
Awesome-AIGC-Tutorials - 人工智能生成内容教程与资源集锦
Github人工智能大型语言模型开源项目技术教程课程
Awesome-AIGC-Tutorials为初学者和AI爱好者提供了海量的教程和资源,涵盖大语言模型、AI绘画等领域。本项目特别适合希望深入了解和应用AI技术的用户,不仅包括最新的课程更新,还有对AI贡献的详细指南,提供了从入门到高级的学习路径和实用指导。
How-to-use-Transformers - 介绍Transformers库的自然语言处理应用教程
BERTGithubHugging FacePython库Transformers开源项目自然语言处理
该项目提供了由Hugging Face开发的Transformers库的快速入门教程,支持加载大部分预训练语言模型。教程涵盖自然语言处理背景知识、Transformers基础和实战案例,包括pipelines、模型与分词器使用、微调预训练模型及序列标注任务等。示例代码展示了句子对分类、命名实体识别、文本摘要等任务的实现,适合机器学习和NLP开发者参考。
Receitas.ai - 智能化个性食谱推荐平台
AI工具receitas.ai个性化饮食减少食物浪费智能烹饪食谱推荐
Receitas.ai是一个创新的人工智能厨艺平台,利用先进算法生成独特食谱,根据偏好和可用食材进行个性化定制。该平台融合传统与创新烹饪理念,成为数字世界中的烹饪指南。它能减少食物浪费,提供多样化菜谱选择,并通过持续学习优化推荐。
awesome-local-ai - 全面收录开源本地AI工具和解决方案
AI应用Github大语言模型开源工具开源项目推理引擎本地AI
awesome-local-ai收录了多种开源本地AI工具和解决方案,包括推理引擎、用户界面、完整平台、开发工具、用户工具和AI代理等。项目旨在为开发者和用户提供丰富的本地AI资源,便于探索和应用最新AI技术,同时确保数据隐私。此外,还涵盖了LLM排行榜和相关研究论文,为AI领域从业者和爱好者提供全面参考。
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