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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
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llm-applications - 构建基于RAG的LLM应用的教程
AnyscaleGithubOpenAIRAG-based LLM开源项目性能优化生产
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haystack-cookbook - Haystack框架的多样化NLP应用案例集
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openai-api-proxy - 为OpenAI API提供快速部署和高效管理的代理工具
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Awesome-AI-GPTs - 涵盖了多种 OpenAI GPT 应用和资源的开源项目
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EmbraceAGI GPTs 是一个涵盖了多种 OpenAI GPT 应用和资源的开源项目，囊括从教育到业务优化的解决方案。提供易用的资源数据库和搜索功能，以及深入的技术文章和社区互动，致力于推动AI技术的创新与应用。
LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南
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本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。
gpt-2 - GPT-2模型展现自然语言处理新境界
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