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基于用户反馈的 LLM 模型对齐技术
C3PO 是一种基于用户反馈的 LLM 模型对齐技术，可以从单个反馈句子中对 LLM 进行调整，避免过度概括化。该技术提供了参考实现、相关基准线和必要组件，方便研究论文中提出的技术。
比较各种大型语言模型（LLM）的定价信息
LLM Pricing是一个聚合并比较各种大型语言模型（LLMs）定价信息的网站，这些模型由官方AI提供商和云服务供应商提供。用户可以在这里找到最适合其项目的语言模型定价。
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。
收集高质量用户反馈
LoomFlows是一个收集高质量用户反馈的平台。它帮助您简化高质量反馈的收集，识别有影响力的机会，并通过构建合适的功能来加速发展。LoomFlows提供收集用户反馈的渠道、反馈分析、注释截图、Loom视频反馈等功能。它适用于个人和团队，有不同的定价计划供选择。
基于SDXL模型的精选微调模型收藏。
Replicate上的“SDXL fine-tunes”收藏包含了一系列基于SDXL模型的精选微调模型。这些微调模型利用大型生成模型SDXL，针对特定的视觉风格、内容或主题进行了优化和调整，以产生高质量的图像生成效果。包括但不限于表情符号、动画风格、应用图标和特定电影艺术风格。每个微调模型都被设计来在特定的视觉任务上产生特定风格的图像，支持创作者、设计师和开发者以更少的努力创造出更丰富、更具特色的视觉内容。通过Replicate平台，用户可以直接访问和运行这些微调模型，将这些先进的图像生成能力应用到自己的项目中，无论是进行创意探索还是解决实际的设计挑战。
扩展LLM上下文窗口
LLM Context Extender是一款旨在扩展大型语言模型（LLMs）上下文窗口的工具。它通过调整RoPE的基础频率和缩放注意力logits的方式，帮助LLMs有效适应更大的上下文窗口。该工具在精细调整性能和稳健性方面验证了其方法的优越性，并展示了在仅有100个样本和6个训练步骤的情况下，将LLaMA-2-7B-Chat的上下文窗口扩展到16,384的非凡效率。此外，还探讨了数据组成和训练课程如何影响特定下游任务的上下文窗口扩展，建议以长对话进行LLMs的精细调整作为良好的起点。
连接企业与用户的反馈AI工具
Feedspace是一款连接企业与用户的反馈AI工具，提供视频、文本、音频和社交媒体反馈收集功能。通过Feedspace，用户可以快速获取关于项目完成情况、银行服务、公司评价、快递状态等方面的反馈。该产品适用于各种团队和领域，包括产品团队、营销团队、产品设计师、人力资源部门、初创企业、教育机构、电子商务、影响者、非营利组织等。Feedspace还提供丰富的资源和工具，包括博客、快速演示、模板反馈、常见问题解答、系统状态、教程等。用户还可以通过Feedspace成为合作伙伴，获取高达50%的佣金。产品定价灵活，适用于各种规模的企业。
AI智能用户访谈与反馈总结
Pansophic是一款AI智能用户访谈工具，通过AI代理人与用户进行访谈并总结他们的反馈。用户只需提供研究目标和产品概述，就可以让AI代理人与用户进行访谈并总结见解。定价为每次访谈5美元，前5次访谈免费。
启动收集用户反馈
ThumbsUp是一款AI驱动的工具，帮助企业收集用户反馈，发现潜在的商机和改进空间。通过一行HTML代码嵌入到网站中，即可开始收集反馈。ThumbsUp提供全面的用户反馈分析，包括情感分析、关键词趋势分析，以及AI推荐等功能。定价分为Starter和Pro两个版本，适用于不同规模的团队。
一款基于指令微调的大型语言模型
Mistral-7B-Instruct-v0.2 是一款基于 Mistral-7B-v0.2 模型进行指令微调的大型语言模型。它拥有 32k 的上下文窗口和 1e6 的 Rope Theta 值等特性。该模型可以根据给定的指令生成相应的文本输出,支持各种任务,如问答、写作、翻译等。通过指令微调,模型可以更好地理解和执行指令。虽然该模型目前还没有针对性的审核机制,但未来将继续优化,以支持更多场景的部署。
管理您的用户反馈，如从未有过的方式
Olvy 是专为以用户为中心的产品团队打造的，用于跟踪和分析用户反馈、更快更顺畅地发布产品，并让所有人保持同步的工具。Olvy 帮助您深入了解用户反馈，并提供具体可行的洞察，其中包括我们由 OpenAI 和 GPT-4 提供支持的 AI 合作伙伴，产品经理的 AI 助手。Olvy 还提供丰富的集成功能，可以将反馈来源整合到一个中心位置，同时提供强大的分析工具，以便更好地了解用户需求。
基于ComfyUI前端开发的LLM工作流节点集合
ComfyUI LLM Party旨在基于ComfyUI前端开发一套完整的LLM工作流节点集合，使用户能够快速便捷地构建自己的LLM工作流，并轻松地将它们集成到现有的图像工作流中。
将用户反馈转化为价值
Zefi AI是一个商业产品，专注于将用户反馈集中化、分析并提取洞察，以指导更好的产品决策。它通过集成多种工具，提供一个统一的反馈概览，帮助企业理解用户反馈背后的原因和趋势，从而推动业务增长。Zefi AI以其企业级安全性、自动化反馈收集和标记、以及基于数据的产品决策支持而受到客户信赖。
加速模型评估和微调的智能评估工具
SFR-Judge 是 Salesforce AI Research 推出的一系列评估模型，旨在通过人工智能技术加速大型语言模型（LLMs）的评估和微调过程。这些模型能够执行多种评估任务，包括成对比较、单项评分和二元分类，同时提供解释，避免黑箱问题。SFR-Judge 在多个基准测试中表现优异，证明了其在评估模型输出和指导微调方面的有效性。
AI聊天机器人收集用户反馈
RealFeedback是一个AI聊天机器人，用于收集用户反馈，以便轻松改进您的网站。您只需几分钟即可添加我们的机器人，并开始收集反馈。RealFeedback通过与用户展开有意义的对话来即时收集反馈，提供可操作的洞察力，帮助改善用户体验，提高用户满意度，推动业务增长。我们的高级AI分析对话，提取关键点和模式，提供有条理、易于理解的结果，将反馈转化为明确、数据驱动的洞察力，帮助您做出更明智的决策，提升用户体验。
高效的 Intel GPU 上的 LLM 推理解决方案
这是一种在 Intel GPU 上实现的高效的 LLM 推理解决方案。通过简化 LLM 解码器层、使用分段 KV 缓存策略和自定义的 Scaled-Dot-Product-Attention 内核，该解决方案在 Intel GPU 上相比标准的 HuggingFace 实现可实现高达 7 倍的令牌延迟降低和 27 倍的吞吐量提升。详细功能、优势、定价和定位等信息请参考官方网站。
将LLM上下文窗口扩展至200万令牌的技术
LongRoPE是微软推出的技术，可以将预训练大型语言模型（LLM）的上下文窗口扩展到2048k（200万）令牌，实现从短上下文到长上下文的扩展，降低训练成本和时间，同时保持原有短上下文窗口性能。适用于提高语言模型在长文本上的理解和生成能力，提升机器阅读理解、文本摘要和长篇文章生成等任务。
轻量级代码库，用于高效微调Mistral模型。
mistral-finetune是一个轻量级的代码库，它基于LoRA训练范式，允许在冻结大部分权重的情况下，只训练1-2%的额外权重，以低秩矩阵微扰的形式进行微调。它被优化用于多GPU单节点训练设置，对于较小模型，例如7B模型，单个GPU就足够了。该代码库旨在提供简单、有指导意义的微调入口，特别是在数据格式化方面，并不旨在涵盖多种模型架构或硬件类型。
构建LLM应用的开发平台
LLM Spark是一个开发平台，可用于构建基于LLM的应用程序。它提供多个LLM的快速测试、版本控制、可观察性、协作、多个LLM支持等功能。LLM Spark可轻松构建AI聊天机器人、虚拟助手等智能应用程序，并通过与提供商密钥集成，实现卓越性能。它还提供了GPT驱动的模板，加速了各种AI应用程序的创建，同时支持从零开始定制项目。LLM Spark还支持无缝上传数据集，以增强AI应用程序的功能。通过LLM Spark的全面日志和分析，可以比较GPT结果、迭代和部署智能AI应用程序。它还支持多个模型同时测试，保存提示版本和历史记录，轻松协作，以及基于意义而不仅仅是关键字的强大搜索功能。此外，LLM Spark还支持将外部数据集集成到LLM中，并符合GDPR合规要求，确保数据安全和隐私保护。
深度AI分析用户反馈，优化产品开发生命周期
Kraftful为产品建设者提供深度AI分析用户反馈的能力，帮助他们了解用户的需求，以及如何让产品更加令人愉悦。我们的产品经理工具能够综合客户情感，提供有价值的见解，优化产品开发生命周期。
验证你的创业想法，快速获取用户反馈
Frederick AI是一个帮助你验证创业想法的人工智能工具。它可以通过提供用户画像、市场规模、商业模式等信息，帮助你建立一个完整的商业计划。同时，Frederick AI还能收集用户反馈并生成洞察报告，帮助你实时验证假设。你还可以在Frederick AI的社区中与其他创业者互动、合作和建立连接。
图像条件扩散模型的微调工具
diffusion-e2e-ft是一个开源的图像条件扩散模型微调工具，它通过微调预训练的扩散模型来提高特定任务的性能。该工具支持多种模型和任务，如深度估计和法线估计，并提供了详细的使用说明和模型检查点。它在图像处理和计算机视觉领域具有重要应用，能够显著提升模型在特定任务上的准确性和效率。
过滤您评论区的用户反馈
Feedby是一款可以帮助您过滤YouTube视频评论区中的用户反馈的产品。它利用人工智能帮助您过滤掉成千上万条无意义的评论，将用户反馈、问题和错误报告直接发送至您的收件箱。它可以帮助您节省大量时间，让您更快速地获取到有价值的用户反馈。
定制化大型语言模型的专业微调工具
Expert Specialized Fine-Tuning (ESFT) 是一种针对具有专家混合(MoE)架构的大型语言模型(LLMs)的高效定制化微调方法。它通过仅调整与任务相关的部分来优化模型性能，提高效率，同时减少资源和存储的使用。
基于Linux环境快速部署开源大模型的教程
该项目是一个围绕开源大模型的全流程指导教程,包括环境配置、模型部署、高效微调等,简化开源大模型的使用和应用,让更多普通学习者能够使用开源大模型。项目面向对开源大模型感兴趣且想自主上手的学习者,提供详细的环境配置、模型部署和微调方法。
OFT可有效稳定微调文本到图像扩散模型
Controlling Text-to-Image Diffusion研究了如何有效引导或控制强大的文本到图像生成模型进行各种下游任务。提出了正交微调(OFT)方法,可以保持模型的生成能力。OFT可以保持神经元之间的超球面能量不变,防止模型坍塌。作者考虑了两种重要的微调任务:主体驱动生成和可控生成。结果表明,OFT方法在生成质量和收敛速度上优于现有方法。
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