产品库

数据定制化服务，助力模型精准微调

Bespoke Labs专注于提供高质量的定制化数据集服务，以支持工程师进行精确的模型微调。公司由Google DeepMind的前员工Mahesh和UT Austin的Alex共同创立，旨在改善高质量数据的获取，这对于推动领域发展至关重要。Bespoke Labs提供的工具和平台，如Minicheck、Evalchemy和Curator，都是围绕数据集的创建和管理设计的，以提高数据的质量和模型的性能。

高质量的数据集、工具和概念，用于大型语言模型的微调。

mlabonne/llm-datasets 是一个专注于大型语言模型（LLM）微调的高质量数据集和工具的集合。该产品为研究人员和开发者提供了一系列经过精心筛选和优化的数据集，帮助他们更好地训练和优化自己的语言模型。其主要优点在于数据集的多样性和高质量，能够覆盖多种使用场景，从而提高模型的泛化能力和准确性。此外，该产品还提供了一些工具和概念，帮助用户更好地理解和使用这些数据集。其背景信息包括由 mlabonne 创建和维护，旨在推动 LLM 领域的发展。

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。

AI模型数据集平台

始智AI是一家提供AI模型和数据集的平台，致力于为科研单位、企事业单位和个人提供高质量的AI模型和数据集。始智AI的优势在于提供多种类型的AI模型和数据集，包括图像、视频、自然语言处理等，用户可以根据自己的需求选择合适的模型和数据集。始智AI的定价合理，用户可以根据自己的需求选择不同的套餐，满足不同的需求。始智AI的定位是成为AI模型和数据集领域的领先平台。

模型和数据集的集合

Distil-Whisper是一个提供模型和数据集的平台，用户可以在该平台上访问各种预训练模型和数据集，并进行相关的应用和研究。该平台提供了丰富的模型和数据集资源，帮助用户快速开展自然语言处理和机器学习相关工作。

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。

高质量开放数据集平台，为大型模型提供数据支持

OpenDataLab是一个开源数据平台，提供高质量的开放数据集，支持大型AI模型的训练和应用。平台容量巨大，包含5500多个数据集，涵盖1500多种任务类型，总数据量达到80TB以上，下载量超过1064500次。平台提供30多种应用场景、20多种标注类型和5种数据类型，支持数据结构、标注格式和在线可视化的统一标准，实现数据的开放共享和智能搜索，提供结构化的数据信息和可视化的注释和数据分布，方便用户阅读和筛选。平台提供快速下载服务，无需VPN即可从国内云端快速下载数据。

快速生成问答数据，评估语言模型。

FiddleCube是一个专注于数据科学领域的产品，它能够快速地从用户的数据中生成问答对，帮助用户评估大型语言模型（LLMs）。它提供了准确的黄金数据集，支持多种问题类型，并能够通过度量标准来评估数据的准确性。此外，FiddleCube还提供了诊断工具，帮助用户找出并改进性能不佳的查询。

构建无代码AI模型和数据集

Riku.AI是一款无代码AI构建工具，可用于创建AI模型和数据集。通过与现有工具的集成，API或公共共享链接，轻松使用AI。为每个人提供可访问的AI。

高性能语言模型基准测试数据集

DCLM-baseline是一个用于语言模型基准测试的预训练数据集，包含4T个token和3B个文档。它通过精心策划的数据清洗、过滤和去重步骤，从Common Crawl数据集中提取，旨在展示数据策划在训练高效语言模型中的重要性。该数据集仅供研究使用，不适用于生产环境或特定领域的模型训练，如代码和数学。

AI模型库与数据集平台

I2VGen-XL是一款AI模型库与数据集平台，提供丰富的AI模型和数据集，帮助用户快速构建AI应用。平台支持多种AI任务，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。用户可以通过平台上传、下载和分享模型和数据集，也可以使用平台提供的API接口进行调用。平台提供免费和付费两种服务，用户可以根据需求选择适合自己的服务。

动漫文本数据集

Refined-Anime-Text是一个针对动漫文本的精炼数据集，由CausalLM提供。该数据集包含了大量的动漫相关文本，适用于训练和优化文本生成模型，特别是在动漫领域的应用。

智能语音生成与数据集

ClearCypherAI是一家总部位于美国的AI初创公司，致力于构建前沿的解决方案。我们的产品包括文本转语音（T2A）、语音转文本（A2T）和语音转语音（A2A），支持多语言、多模态、实时语音智能。我们还提供自然语言数据集、威胁评估、AI定制平台等服务。我们的产品具有高度定制性、先进的技术和优质的客户支持。

一个用于训练高性能奖励模型的开源数据集。

HelpSteer2是由NVIDIA发布的一个开源数据集，旨在支持训练能够对齐模型以使其更加有帮助、事实正确和连贯，同时在响应的复杂性和冗余度方面具有可调节性。该数据集与Scale AI合作创建，当与Llama 3 70B基础模型一起使用时，在RewardBench上达到了88.8%的表现，是截至2024年6月12日最佳的奖励模型之一。

高效灵活的大规模模型微调工具包

XTuner是一个为大型模型（如InternLM, Llama, Baichuan, Qwen, ChatGLM）设计的高效、灵活且功能齐全的微调工具包。它支持在几乎所有GPU上进行LLM和VLM的预训练和微调，能够自动调度高性能操作，如FlashAttention和Triton内核，以提高训练吞吐量。XTuner与DeepSpeed兼容，支持多种ZeRO优化技术。它还支持各种LLMs和VLM（如LLaVA），并设计了良好的数据管道，能够适应任何格式的数据集。此外，XTuner支持多种训练算法，包括QLoRA、LoRA和全参数微调，使用户能够选择最适合其需求的解决方案。

数据标注专家 - 为您的训练数据集进行标注

数据标注专家是一个为您提供优质训练数据集的数据标注服务平台。我们拥有专业的团队、先进的标注工具和有效的方法论，致力于帮助您获得更好的训练数据集。我们的服务包括数据标注、算法调优、数据清洗等。无论您是需要图像标注、文本标注还是其他类型的标注，我们都可以满足您的需求。

实时监控和管理AI模型与数据

WhyLabs AI Observability Platform是一个实时监控和管理AI模型与数据的平台。它可以帮助用户发现数据和机器学习问题，实现持续改进，避免昂贵的故障。该平台支持监控结构化和非结构化数据，以及所有类型的机器学习模型，包括LLMs。用户可以对数据进行全面的分析，检测数据漂移和数据质量问题，并获得有关训练和部署之间的差异的警报。WhyLabs AI Observability Platform可以快速集成到现有的数据管道和多云架构中，支持从海量数据到实时可行动洞察的转变。定价信息请参考官方网站。

收集和梳理垂直领域的开源模型、数据集及评测基准

Awesome-Domain-LLM是一个收集和梳理垂直领域的开源模型、数据集及评测基准的项目。该项目收录了包括医疗、法律、金融、教育等多个领域的开源模型、数据集和评测基准，旨在推动大模型赋能各行各业。用户可以在该项目中找到适合自己领域的模型和数据集，以提高工作效率和质量。

数学文本智能标记数据集

AutoMathText是一个广泛且精心策划的数据集,包含约200GB的数学文本。数据集中的每条内容都被最先进的开源语言模型Qwen进行自主选择和评分,确保高标准的相关性和质量。该数据集特别适合促进数学和人工智能交叉领域的高级研究,作为学习和教授复杂数学概念的教育工具,以及为开发和训练专门处理和理解数学内容的AI模型提供基础。

TOFU数据集为大型语言模型的虚构遗忘任务提供基准。

TOFU数据集包含根据不存在的200位作者虚构生成的问答对,用于评估大型语言模型在真实任务上的遗忘性能。该任务的目标是遗忘在各种遗忘集比例上经过微调的模型。该数据集采用问答格式,非常适合用于流行的聊天模型,如Llama2、Mistral或Qwen。但是,它也适用于任何其他大型语言模型。对应的代码库是针对Llama2聊天和Phi-1.5模型编写的,但可以轻松地适配到其他模型。

表情包视觉标注数据集

emo-visual-data 是一个公开的表情包视觉标注数据集，它通过使用 glm-4v 和 step-free-api 项目完成的视觉标注，收集了5329个表情包。这个数据集可以用于训练和测试多模态大模型，对于理解图像内容和文本描述之间的关系具有重要意义。

用于训练通用目标分割模型的视频数据集

SA-V Dataset是一个专为训练通用目标分割模型设计的开放世界视频数据集，包含51K个多样化视频和643K个时空分割掩模（masklets）。该数据集用于计算机视觉研究，允许在CC BY 4.0许可下使用。视频内容多样，包括地点、对象和场景等主题，掩模从建筑物等大规模对象到室内装饰等细节不等。

首个说唱音乐生成数据集

RapBank是一个专注于说唱音乐的数据集，它从YouTube收集了大量说唱歌曲，并提供了一个精心设计的数据预处理流程。这个数据集对于音乐生成领域具有重要意义，因为它提供了大量的说唱音乐内容，可以用于训练和测试音乐生成模型。RapBank数据集包含94,164首歌曲链接，成功下载了92,371首歌曲，总时长达到5,586小时，覆盖84种不同的语言，其中英语歌曲的总时长最高，占总时长的大约三分之二。

多语言预训练数据集

FineWeb2是由Hugging Face提供的一个大规模多语言预训练数据集，覆盖超过1000种语言。该数据集经过精心设计，用于支持自然语言处理(NLP)模型的预训练和微调，特别是在多种语言上。它以其高质量、大规模和多样性而闻名，能够帮助模型学习跨语言的通用特征，提升在特定语言任务上的表现。FineWeb2在多个语言的预训练数据集中表现出色，甚至在某些情况下，比一些专门为单一语言设计的数据库表现更好。

大规模图像描述数据集，提供超过16M的合成图像描述。

PixelProse是一个由tomg-group-umd创建的大规模数据集，它利用先进的视觉-语言模型Gemini 1.0 Pro Vision生成了超过1600万个详细的图像描述。这个数据集对于开发和改进图像到文本的转换技术具有重要意义，可以用于图像描述生成、视觉问答等任务。

AI数据引擎，涵盖标注、工作流、数据集和人工智能

V7是一个AI数据引擎，提供企业级训练数据的完整基础设施，涵盖标注、工作流、数据集和人工在循环中。它能够帮助用户快速高效地标注、处理和管理训练数据，提高AI模型的准确性和性能。V7支持自动化标注、视频标注、文档处理等功能，适用于各种行业和应用场景。

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。

大规模视频自动配音数据集

ANIM-400K是一个包含超过425,000个对齐的日语和英语动画视频片段的综合数据集，支持自动配音、同声翻译、视频摘要、流派/主题/风格分类等各种视频相关任务。该数据集公开用于研究目的。

大规模多模态预训练数据集

allenai/olmo-mix-1124数据集是由Hugging Face提供的一个大规模多模态预训练数据集，主要用于训练和优化自然语言处理模型。该数据集包含了大量的文本信息，覆盖了多种语言，并且可以用于各种文本生成任务。它的重要性在于提供了一个丰富的资源，使得研究人员和开发者能够训练出更加精准和高效的语言模型，进而推动自然语言处理技术的发展。

大规模图像编辑数据集

UltraEdit是一个大规模的图像编辑数据集，包含约400万份编辑样本，自动生成，基于指令的图像编辑。它通过利用大型语言模型（LLMs）的创造力和人类评估员的上下文编辑示例，提供了一个系统化的方法来生产大规模和高质量的图像编辑样本。UltraEdit的主要优点包括：1) 它通过利用大型语言模型的创造力和人类评估员的上下文编辑示例，提供了更广泛的编辑指令；2) 其数据源基于真实图像，包括照片和艺术作品，提供了更大的多样性和减少了偏见；3) 它还支持基于区域的编辑，通过高质量、自动生成的区域注释得到增强。