简介:

基于深度强化学习的模型微调框架

功能:

支持SFT(Supervised Fine-Tuning):通过监督学习对模型进行微调。

支持ReFT(Reinforced Fine-Tuning):使用强化学习技术对模型进行微调。

支持Online-SL和Offline-SL:在线和离线自助学习。

提供多种预训练模型的checkpoints:方便用户从不同阶段开始微调。

支持Top-1和Voting@100评估:提供模型性能的多种评估方式。

支持Reranking:通过重新排序技术进一步提升模型性能。

详细的实验指导和脚本:方便用户快速开始实验和微调。

需求人群:

"ReFT的目标受众是自然语言处理领域的研究人员和开发者,特别是那些对深度学习和强化学习技术在语言模型上的应用感兴趣的专业人士。该产品适合他们,因为它提供了一个框架来微调和改进大型语言模型,以适应特定的NLP任务,同时提供了丰富的实验数据和代码支持。"

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