需求人群:
"目标受众为数据科学家、机器学习工程师和研究人员,他们需要生成高质量的合成数据以用于模型微调或进行大规模的结构化数据提取。Bespoke Curator因其易用性、高性能和强大的功能而适合他们。"
使用场景示例:
生成关于AI中数据重要性的诗歌。
使用Curator Viewer实时检查和优化数据生成策略。
在多阶段管道中使用缓存和故障恢复功能来迭代合成数据生成。
产品特色:
程序性和结构化输出:能够设计复杂的数据生成管道,将结构化输出作为一等公民。
内置性能优化:无需担心多线程等性能问题,已内置性能优化。
智能缓存和故障恢复:缓存LLM请求和响应,便于从故障中恢复,多阶段管道的缓存使得迭代更加容易。
原生HuggingFace Dataset集成:可以直接在管道中使用HuggingFace Dataset对象,合成数据立即可用于微调。
交互式Curator Viewer:内置的查看器可以实时检查LLM请求和响应,允许迭代和完善数据生成策略。
支持LiteLLM后端:可以使用LiteLLM后端调用其他模型。
易于安装和使用:通过pip安装,提供丰富的使用示例和文档。
使用教程:
1. 安装Bespoke Curator:在终端运行`pip install bespokelabs-curator`。
2. 设置OpenAI API密钥:在终端运行`export OPENAI_API_KEY=sk-...`。
3. 使用SimpleLLM接口生成数据:从`bespokelabs`导入`curator`并使用`SimpleLLM`类。
4. 利用Curator Viewer查看数据:在命令行运行`curator-viewer`查看数据集。
5. 使用LLM接口生成结构化数据:定义`LLM`对象并将其应用于数据集。
6. 查看文档和示例:访问GitHub仓库中的`examples`目录和`docs`网站获取更多信息和示例。
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高质量合成数据生成与结构化数据提取工具
Bespoke Curator是一个开源项目,提供了一个基于Python的丰富库,用于生成和策展合成数据。它具备高性能优化、智能缓存和故障恢复功能,并且可以与HuggingFace Dataset对象直接协作。Bespoke Curator的主要优点包括其程序性和结构化输出能力,能够设计复杂的数据生成管道,以及通过内置的Curator Viewer实时检查和优化数据生成策略。
AI技术将纸质文件转换为结构化数据
FormX.ai是一个基于人工智能技术的服务,可以将纸质文件转换为结构化的数字化数据。通过使用OCR、正则表达式和AI技术,FormX.ai可以提取收据、身份证、商业证书等各种类型的文档中的信息,并将其转换为可读的JSON格式数据。FormX.ai提供易于使用的API和用户友好的Web门户,可以轻松集成到任何软件中。无论您是需要自动化数据提取,还是需要进行数据分析和处理,FormX.ai都是一个强大而可靠的解决方案。
生成合成数据,管理数据,提高数据质量,构建最佳AI项目数据集。
YData是一个数据中心AI平台,提供生成合成数据、管理数据、提高数据质量和构建最佳AI项目数据集的功能。通过YData,您可以生成高质量的合成数据集,对数据进行管理和改进,构建出适用于您的AI项目的最佳数据集。YData还提供数据目录、数据配置和数据测量等功能。YData的定价信息,请联系官方获取。YData定位为数据科学领域的数据质量工具。
自动将非结构化数据转化为洞见
NovaceneAI平台是一个人工智能平台,利用机器学习将非结构化数据自动转化为高级洞见。它可以帮助数据专业人士自动组织非结构化数据,从而使他们可以专注于分析和洞见。平台提供了主题分析、情感分析等功能,并可以通过灵活的API和用户友好的界面满足数据工程师和数据科学家的需求。
以自我为中心的合成数据生成器
EgoGen是一个用于生成以自我为中心的合成数据的系统,它能够模拟头戴设备(HMDs)的相机装置,并从相机佩戴者的视角渲染多种传感器数据。该系统提供了丰富的多模态数据和准确的注释,适用于自我感知任务。
合成数据,重塑未来
AuroraAI是由Incribo开发的产品,可以生成安全高质量的训练数据,为您的AI模型加速发展。它可以用于多种用途,包括语音合成、音频分割、人物建模、景观设计、图像处理等。AuroraAI注重隐私保护,成本高效,支持多模态数据生成,具有无限的变化可能性,用户拥有数据所有权,并且可以直接使用。目前处于早期访问阶段,欢迎加入我们的社区。
将整个网站数据通过AI转换为结构化数据,实现高效数据提取。
Firecrawl Extract 是一款基于 AI 的数据提取工具,能够将网站数据转换为结构化数据。它通过自然语言提示实现数据提取,解决了传统爬虫脚本易碎、数据质量差等问题。该产品适用于需要大量网络数据的企业和个人,能够显著提高数据获取效率。其定价策略灵活,从免费版到企业定制版,满足不同规模用户的需求。
ChatGPT 数据与分析是一个全面的资源、材料和指南目录,旨在帮助您掌握人工智能的艺术。
ChatGPT 数据与分析是一个包含资源、材料和指南的综合目录,涵盖了与 ChatGPT 相关的内容。该目录旨在帮助您提高 AI 技能。本书提供了 ChatGPT 的提示,可帮助您释放创造力,提高工作效率。提示清晰简明。本目录中的所有材料都经过精心策划,确保来源可靠和权威,为您提供高质量的信息和指导。
生成计算机视觉的合成数据集
Datagen是一个可通过平台或API访问的合成图像数据集,可根据需要生成逼真的全身人像和人与物体在不同环境中互动的场景。用户可以通过代码对单个参数进行完全控制,实现人类中心数据集的设计和生成。
基于结构化数据自动构建机器学习模型。
Google Cloud AutoML能够基于结构化数据自动构建和部署高级的自定义机器学习模型,使用简单的图形界面,开发者无需深入的机器学习知识就可以训练出高质量的模型,并可以轻松部署模型并调整规模。涵盖图像分类、对象检测、文本分类等多个领域。
生成合成数据,训练和对齐模型的工具
DataDreamer是一个强大的开源Python库,用于提示、生成合成数据和训练工作流。它旨在简单易用,极其高效,且具有研究级质量。DataDreamer支持创建提示工作流、生成合成数据集、对齐模型、微调模型、指令调优模型和模型蒸馏。它具有简单、研究级、高效、可复现的特点,并简化了数据集和模型的共享。
将视频文件转换为结构化数据,为您的LLM提供支持。
Cloudglue是一个将视频库转换为结构化、AI准备数据的工具。它能够帮助您处理繁重的任务,提供快速、开发友好的API。无需再费力处理数据清理等问题。
Neosync 是一款开源的数据匿名化和合成数据生成工具,帮助开发者安全地使用生产数据进行本地开发和测试。
Neosync 是一款专注于数据隐私和安全的平台,通过匿名化和合成数据技术,为开发者提供安全、高质量的生产数据副本,用于本地开发和测试。其主要优点包括强大的数据处理能力、灵活的配置选项以及与多种数据库的无缝集成。Neosync 旨在解决传统手动创建模拟数据的低效和不安全问题,通过自动化流程大幅缩短数据准备时间,同时确保数据符合隐私法规如 GDPR、HIPAA 等。该产品提供免费试用,适合需要在本地环境中安全使用生产数据的开发团队。
数据合成平台
MOSTLY AI是一家合成数据公司,提供先进的合成数据平台。该平台可生成、合成和创建数据,使数据处理更加灵活和智能。通过使用MOSTLY AI的合成数据,您可以克服真实数据的限制,加速AI、分析和产品开发的进程。平台提供隐私和安全保护,支持各种行业的应用场景。
Parsewise 从复杂文档中提取、验证和结构化数据。
Parsewise 是一款专注于提取和结构化复杂文档数据的平台,帮助专业服务团队节省时间,提升决策效率。通过自动化数据处理,Parsewise 允许用户快速分析和报告信息,使业务决策更加可靠和高效。它的优势在于适应性强、可追溯性高、人工控制 granular 和完整性,确保输出的每一条数据都来源于准确的文档。定价模式上,Parsewise 提供免费试用,方便用户体验其强大的功能。
大规模长视频数据集,结构化字幕
MiraData是一个大规模的视频数据集,专注于长视频片段,平均时长72秒,提供结构化字幕,平均字幕长度318字,丰富了视频内容的描述。通过使用GPT-4V等技术,MiraData在视频理解和字幕生成方面展现出高准确性和语义连贯性。
将投资文件和公司更新转化为结构化数据的工具
AngelList Relay 是一款将投资文件和公司更新转化为结构化数据的工具。只需将邮件转发到指定的邮箱地址,Relay 就能从中提取出关键信息,并将其整理成有组织的仪表盘。Relay 支持解析多种文件类型,包括股权购买协议(SPA)、简化股权融资协议(SAFE)等。用户可以通过仪表盘访问所有历史的公司更新和投资文件,还可以批量下载这些文件。Relay 还提供统一的仪表盘,展示了从邮件中提取出的结构化投资数据、AI 摘要和历史文件,方便用户发现洞察、跟踪投资组合公司的表现,并为有限合伙人撰写更新。通过 Relay,用户可以将繁琐的手动处理投资文件和公司更新的过程自动化。
用于训练大型语言模型的开源合成数据生成管道。
Nemotron-4 340B是NVIDIA发布的一系列开放模型,专为生成合成数据以训练大型语言模型(LLMs)而设计。这些模型经过优化,可以与NVIDIA NeMo和NVIDIA TensorRT-LLM配合使用,以提高训练和推理的效率。Nemotron-4 340B包括基础、指令和奖励模型,形成一个生成合成数据的管道,用于训练和完善LLMs。这些模型在Hugging Face上提供下载,并很快将在ai.nvidia.com上提供,作为NVIDIA NIM微服务的一部分。
开源工具,简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据。
Knowledge Table 是一个开源工具包,旨在简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据的过程。它通过自然语言查询界面,使用户能够创建结构化的知识表示,如表格和图表。该工具包具有可定制的提取规则、精细调整的格式化选项,并通过UI显示的数据溯源,适应多种用例。它的目标是为业务用户提供熟悉的电子表格界面,同时为开发者提供灵活且高度可配置的后端,确保与现有RAG工作流程的无缝集成。
从合成数据中学习视觉表示模型
该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。
非结构化数据处理平台,助力企业快速构建行业数据集并集成到LLM RAG知识库
Supametas.AI是一款专注于非结构化数据处理的平台,旨在帮助企业快速将音频、视频、图片、文本等多种格式的数据转化为适用于LLM RAG知识库的结构化数据。该平台通过提供多种数据采集方式和强大的预处理功能,极大地简化了数据处理流程,降低了企业构建行业数据集的门槛。其无缝集成到LLM RAG知识库的能力,使得企业能够更高效地利用数据驱动业务发展。Supametas.AI的定位是成为行业领先的LLM数据结构化处理开发平台,满足企业在数据隐私和灵活性方面的需求。
自动检索发票和收据,提取结构化数据,解锁收入,快速构建财务工具。
Well Embed是一款能够从发票和收据中提取结构化数据的工具,通过自动化发票和收据收集,帮助用户解锁收入并构建财务工具。其主要优点在于自动检索功能、可定制的数据输出以及易于集成到现有系统中。
提升3D内容创造的合成数据框架
Bootstrap3D是一个用于改善3D内容创造的框架,通过合成数据生成技术,解决了高质量3D资产稀缺的问题。它利用2D和视频扩散模型,基于文本提示生成多视角图像,并使用3D感知的MV-LLaVA模型筛选高质量数据,重写不准确的标题。该框架已生成了100万张高质量合成多视角图像,具有密集的描述性标题,以解决高质量3D数据的短缺问题。此外,它还提出了一种训练时间步重排(TTR)策略,利用去噪过程学习多视角一致性,同时保持原始的2D扩散先验。
无代码LLM平台,用于结构化非结构化文档。
Unstract是一个无代码的LLM(大型语言模型)平台,它允许用户通过简单的无代码方法启动APIs和ETL管道来处理非结构化文档。它支持从多种云文件/对象存储系统中读取复杂文档,并将结构化数据写入流行的数据仓库和数据库。Unstract利用大型语言模型的能力,超越了传统的RPA(机器人流程自动化),实现了机器到机器的自动化。
AI 数据提取软件
Parseur 是一款强大的 AI 文件解析器,可轻松自动从 PDF、电子邮件和其他文档中提取文本。使用 Parseur,您可以将提取的数据即时发送到所有应用程序。Parseur 不需要技术技能,无需创建复杂的数据提取规则或训练 AI 模型。
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