无标签图像分类

NoLA是一种基于大型语言模型和预训练视觉模型的无标签图像分类方法，通过利用这些先进技术提升图像分类的准确性，同时无需大量标注数据，显著降低了成本。该方法特别适合资源有限或数据标注困难的场景，如新领域探索或小数据集分类。NoLA通过生成描述性特征并与视觉模型（如CLIP）结合，实现了高准确性和解释性，同时具备分布鲁棒性和新概念适应能力。

NoLA是由NOLA AI, Inc.开发的人工智能项目，专注于通过大型语言模型和预训练视觉模型实现无标签图像分类。该项目显著减少了对标注数据的依赖，利用类似CLIP的视觉-语言模型进行零样本学习，在提升分类准确性的同时降低企业成本。其技术核心结合了自然语言处理与计算机视觉，适用于数据稀缺场景，支持通过文本描述直接分类图像。

一种无需标签的图像分类方法，通过利用大型语言模型和预训练的视觉模型，提升图像分类的准确性，无需大量标注数据，降低了成本

Deita旨在为大型语言模型(LLM)的指令微调提供自动数据选择工具和高质量的对齐数据集，Deita模型能通过比其他SOTA LLM少10倍的指令微调数据进行训练，达到与它们相媲美的性能。

来自悉尼大学的研究团队提出了一种通过自监督生成标注的框架，旨在解决数据标注任务中的成本、偏见、评估和标注难度等问题。

Ape是一个前沿的AI工具，旨在通过追踪、数据集策划、批量测试和评估等高级功能，优化大型语言模型的提示工程。它为希望通过真实数据提升LLM应用的专业人士和组织提供支持，并通过CI/CD集成防止性能回归。

PromptStacks是一个社区驱动的平台，用户可以分享和发现生成式AI的技巧、窍门和资源，旨在帮助用户在AI领域保持领先。提供免费审核的提示和全面的课程，用户可以参与讨论、分享提示并获得反馈。

本书旨在概述大型语言模型的基本概念并介绍相关技术，重点在于大型语言模型的基础方面，而不是全面覆盖所有前沿方法。

大型语言模型微调用高质量数据集大列表，帮助提升模型的准确性和多样性，使其更好地理解和执行指令。该项目提供了丰富的高质量数据集，支持不同语言模型的微调需求，适合研究人员和开发者使用。