简介:

RAG-FiT是一个用于提升LLMs利用外部信息能力的库,通过特别创建的RAG增强数据集对模型进行微调。

功能:

支持数据增强:创建RAG增强数据集,包括数据加载、归一化、聚合和检索。

高效训练:使用参数高效微调(PEFT)技术对模型进行训练。

灵活推理:支持使用训练或未训练的LLMs进行预测。

多样化评估:提供多种RAG特定的评估指标,如EM、F1、ROUGE等。

模块化设计:通过配置文件实现工作流的定制化。

支持多种模型:兼容Hugging Face Transformers、OpenAI等模型。

可扩展性:允许用户实现自定义评估指标和数据处理步骤。

需求人群:

"该产品主要面向研究人员和开发者,尤其是那些需要提升LLMs在特定任务中表现的用户。它适合那些需要通过外部信息增强模型能力的场景,例如问答系统、文本生成等。"

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