机器学习模型预训练

Noisy-Model-Learning项目旨在理解和缓解在下游任务中预训练过程中的标签噪声影响，从而提高模型在实际应用中的性能。该项目通过分析标签噪声对模型学习的影响，提出有效的策略和方法，以帮助研究人员和开发者在处理带有噪声标签的数据集时，提升模型的准确性和可靠性。

Encord是一个全面的数据引擎，专为AI模型开发而设计。它为高级计算机视觉团队提供工具和工作流程，以简化标记和工作流管理，清理和整理数据，验证标签质量，以及评估模型性能。用户可以通过创建项目和上传视觉数据来使用Encord，随后使用注释工具和工作流管理功能进行数据标注。

对与LLM对齐技术进行全面综述，包括数据收集、训练方法和模型评估。