fine tune ai官网 – 生成用于微调的数据

LLM微调中心，用于将各种大型语言模型进行微调，以适应个性化用例，提供丰富的微调脚本和最新研究成果，支持模型部署及自定义微调，旨在提高模型在特定数据集上的性能。

本项目提供与大型语言模型（如OpenAI的GPT-4）互动的技巧和窍门，帮助用户设计有效的提示，并优化模型的响应质量。

Phi2-mini-Chinese 是一个从零开始训练自己的Phi2中文小模型的项目，支持加载本地知识库进行检索增强生成（RAG），旨在提供强大的中文对话能力和灵活的训练选项。

Anote平台通过人性化的AI技术，积极从人类反馈中学习，不断优化GPT-4、Bard、Claude等AI算法及RLHF、Fine-Tuning和RAG等技术，使其在特定用例中随着时间的推移表现得更好。

IEPile是一个用于训练和评估信息提取模型的大规模信息提取语料库，提供高质量的标注数据，支持多种信息提取任务，适用于学术研究和工业应用。

Glue Factory是CVG开发的一个库，用于训练和评估深度神经网络，专注于提取和匹配局部视觉特征。

Dioptra是一个开源的数据策展和管理平台，旨在支持计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型。它帮助用户策划有价值的未标记数据，注册元数据，诊断模型失效模式，并与标注和再训练系统整合。

旨在探索一种新的实验性模型训练流程，以训练高性能的特定任务模型，将训练过程的复杂性抽象化，使从想法到性能优越的完全训练模型的过程尽可能简单。用户只需输入任务描述，系统将从头开始生成数据集，将其解析为正确格式，并微调LLaMA 2模型。

大型视觉语言模型的海量多模态交叉理解基准测试，旨在评估模型在不同领域中的理解与生成能力，支持自动化的可靠度量。

Visual Prompt Tuning是一种通过使用提示调整技术来提高视觉模型性能的方法。该方法可以有效地应用于多种视觉任务，旨在通过对现有模型进行微调，最大限度地减少参数调整，同时增强模型的表现。

RAGxplorer是一个交互式工具，用于在嵌入空间中可视化文档块，旨在帮助用户诊断和探索Retriever-Answer Generator(RAG)模型的应用。通过该工具，用户可以上传文档并将其转换为适用于RAG应用的块格式，便于深入分析和优化模型表现。

Weights & Biases是一个专为机器学习开发者设计的平台，提供工具来跟踪、可视化和优化机器学习实验，简化结果再现和模型迭代的过程。

LLM Compressor 是一个专注于大型语言模型压缩的工具库，支持训练中和训练后的压缩技术。它与 PyTorch 和 HuggingFace Transformers 兼容，设计灵活易用，便于快速实验。此外，它还专门为 vLLM 提供量化优化功能，支持将 Hugging Face 格式的模型转换为 safetensors 格式，特别适用于量化 Hugging Face 上新发布的小模型。通过集成多种压缩算法（如 GPTQ、SparseGPT 和 SmoothQuant），LLM Compressor 在保持模型精度的同时，显著提升推理效率和资源利用率。

textsum 是一个使用 Transformer 摘要模型的工具，能够处理任意长度的文本文档，支持生成高质量的摘要。它提供了命令行接口和 Python API，使得用户可以方便地集成和使用该工具。

AI Tattoo Generator可以根据用户输入的文字描述生成高质量和真实感的纹身设计。用户只需简单描述想要的设计，选择纹身风格，AI便会为其生成定制的设计。