需求人群:
"目标受众为需要进行文本分类的开发者和数据科学家,尤其适合对计算资源有限制或希望快速部署文本分类模型的场景。"
使用场景示例:
社交媒体情绪分析,快速判断用户评论的情感倾向。
产品评论分类,自动将用户反馈归类为正面或负面。
新闻文章主题分类,将新闻自动分发到相应的主题栏目。
产品特色:
专注于CPU执行,使用高效的模型生成嵌入。
使用余弦相似度进行文本分类,无需微调。
支持多分类器执行,共享同一模型的嵌入。
支持模型训练和导出,方便未来使用。
可以将模型发布到HuggingFace模型库。
支持从目录或HuggingFace加载预训练模型。
提供类预测功能,包括单条和批量预测。
使用教程:
安装fastc库:通过Python的包管理工具pip安装fastc。
准备数据集:收集并整理用于训练分类器的文本数据。
训练模型:使用fastc提供的SentenceClassifier类来训练文本分类器。
保存模型:训练完成后,使用save_model方法保存模型以供后续使用。
加载模型:通过SentenceClassifier类加载本地或HuggingFace上的预训练模型。
进行预测:使用predict_one或predict方法对新文本进行情感分类预测。
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无需编码,自动训练、评估和部署先进的机器学习模型。
AutoTrain是Hugging Face生态系统中的一个自动化机器学习(AutoML)工具,它允许用户通过上传数据来训练定制的机器学习模型,而无需编写代码。该工具自动寻找最适合数据的模型,并快速部署。它支持多种机器学习任务,包括文本分类、图像分类、问答、翻译等,并且支持所有Hugging Face Hub上的语言。用户的数据在服务器上保持私密,并通过加密保护数据传输。根据用户选择的硬件,按分钟计费。
AI模型测试评估工具
Openlayer是一个评估工具,适用于您的开发和生产流程,帮助您自信地发布高质量的模型。它提供强大的测试、评估和可观察性,无需猜测您的提示是否足够好。支持LLMs、文本分类、表格分类、表格回归等功能。通过实时通知让您在AI模型失败时获得通知,让您自信地发布。
在几分钟内构建AI应用程序
PostgresML是一个GPU加速的Postgres数据库,可帮助您快速构建AI应用程序。它简化了AI堆栈的复杂性,让您更快地进入市场。通过PostgresML,您可以使用各种机器学习模型,如文本分类、机器翻译、问题回答等。它还提供了可扩展性、高效性和安全性。了解更多信息,请访问官方网站。
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。
AI without Code. No new Technology. No new Skills.
Manas是一款AI产品,可以帮助用户自动化和加速获取和理解客户数据。通过使用Manas,用户可以增加收入、降低成本和自动化流程。Manas提供了多种功能,如销售推荐、价格预测、产品评级改进、情感分析、实时网站和事件警报、客户保留预测、营销组合优化、支持票务分类、资产监控、财务信号与警报、文本分类、自动化非结构化数据处理、时间序列预测、成本优化、在线商店图片标记等。Manas不需要编码,不需要新技术,也不需要新技能。
无代码数据清洗、准备和机器学习平台
Sweephy是一款无代码数据清洗、准备和机器学习平台。它专注于为每个业务案例提供专业开发,可以帮助您将原始数据转化为商业价值。Sweephy提供了一系列机器学习模块,包括数据可视化、文本分类、相似记录检查、数据分析和解释等功能。通过Sweephy,您可以轻松处理数据并从中获取商业价值。
一站式NLP API工具包
Tinq.ai是一个简单的自然语言处理工具,可帮助您轻松实现文本分析。它提供NER、情感分析、文本分类、摘要、问答、文本生成和语言检测等功能。Tinq.ai可以轻松地将强大的人工智能能力添加到您的应用程序中。
开源数据标注工具
Label Studio是一款灵活的开源数据标注平台,适用于各种数据类型。它可以帮助用户准备计算机视觉、自然语言处理、语音、声音和视频模型的训练数据。Label Studio提供了多种标注类型,包括图像分类、对象检测、语义分割、音频分类、说话人分割、情感识别、文本分类和命名实体识别等。它支持快速启动和使用,适用于个人和团队使用。
AI助手表格插件
Numerous.ai是一个AI助手表格插件,它将ChatGPT引入Google Sheets和Excel,可在单元格内使用ChatGPT进行文字生成、文本分类、公式生成等功能。用户可以通过=AI()函数调用ChatGPT,=INFER()函数教会Numerous执行重复任务,=WRITE()函数让ChatGPT代替用户进行文字创作。此外,Numerous还支持用简洁的语言生成复杂的公式,解释复杂公式的功能。用户可根据不同套餐选择购买,套餐包含ChatGPT的使用次数和公式生成次数。
RAG-based LLM agents的Elo排名工具
RAGElo是一个工具集,使用Elo评分系统帮助选择最佳的基于检索增强生成(RAG)的大型语言模型(LLM)代理。随着生成性LLM在生产中的原型设计和整合变得更加容易,评估仍然是解决方案中最具有挑战性的部分。RAGElo通过比较不同RAG管道和提示对多个问题的答案,计算不同设置的排名,提供了一个良好的概览,了解哪些设置有效,哪些无效。
利用知识图谱和文档网络增强语言模型性能
Knowledge Graph RAG 是一个开源的Python库,它通过创建知识图谱和文档网络来增强大型语言模型(LLM)的性能。这个库允许用户通过图谱结构来搜索和关联信息,从而为语言模型提供更丰富的上下文。它主要应用于自然语言处理领域,尤其是在文档检索和信息抽取任务中。
你的私人AI聊天工具,运行在浏览器中。
Chatty是一个利用WebGPU技术在浏览器中本地且私密地运行大型语言模型(LLMs)的私人AI聊天工具。它提供了丰富的浏览器内AI体验,包括本地数据处理、离线使用、聊天历史管理、支持开源模型、响应式设计、直观UI、Markdown和代码高亮显示、文件聊天、自定义内存支持、导出聊天记录、语音输入支持、重新生成响应以及明暗模式切换等功能。
构建一个会讲故事的人工智能大型语言模型。
LLM101n是一个开源课程,旨在教授如何从头开始构建一个能讲故事的人工智能大型语言模型(LLM)。课程内容涵盖了从基础到高级的多个方面,包括语言模型、机器学习、深度学习框架等,适合希望深入理解AI和LLM的编程人员和研究人员。
免费开源的浏览器侧边栏插件,集成AI功能
BrainyAI是一个完全免费的Chrome浏览器扩展,用户只需登录一次即可使用各种AI网站。通过便捷的侧边栏,BrainyAI提供AI聊天聚合、AI搜索、AI阅读和增强的AI网页浏览等功能。支持多种大型语言模型,如Gpt3.5、Gpt4等,并且注重用户隐私,所有聊天历史、设置和登录数据都安全地存储在本地设备上。
使用大型语言模型编辑大型代码库的工具。
Moatless Tools 是一个业余项目,作者在这里尝试一些关于如何使用大型语言模型(LLMs)来编辑大型现有代码库的想法。项目认为,构建好工具以插入正确的上下文到提示中并处理响应,比依赖代理推理解决方案更为关键。
52B参数的开源多语言大型语言模型
Tele-FLM(亦称FLM-2)是一个52亿参数的开源多语言大型语言模型,具有稳定高效的预训练范式和增强的事实判断能力。基于解码器仅变换器架构,已在大约2T的token上进行训练。Tele-FLM在同等规模上展现出优越的性能,有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外,我们还提供了核心设计、工程实践和训练细节,期待它们对学术界和工业界社区都有所裨益。
探索大型语言模型的偏好和价值观对齐。
prism-alignment 是一个由 HannahRoseKirk 创建的数据集,专注于研究大型语言模型(LLMs)的偏好和价值观对齐问题。数据集通过调查问卷和与语言模型的多轮对话,收集了来自不同国家和文化背景的参与者对模型回答的评分和反馈。这些数据对于理解和改进人工智能的价值观对齐至关重要。
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。
提升市场搜索、推荐和原生广告的排名
Promoted是一个专注于市场搜索、推荐和原生广告排名的解决方案,通过先进的机器学习技术和大型语言模型搜索相关性AI技术,显著提升转化率和广告质量。它为市场平台提供了统一的搜索、推荐和广告服务,帮助企业实现更好的匹配和更高的收益。
19亿参数规模的角色扮演模型,支持few shots角色定制。
Index-1.9B-Character是由Index团队自主研发的大型语言模型,专注于角色扮演领域,拥有19亿参数规模。该模型支持用户通过上传角色对话语料实现快速的角色定制,具备较高的角色一致性、对话能力和角色扮演吸引力。在CharacterEval权威benchmark评估中,整体均分排名第九,表现优于同量级模型。
多令牌预测模型,提升语言模型的效率与性能
multi-token prediction模型是Facebook基于大型语言模型研究开发的技术,旨在通过预测多个未来令牌来提高模型的效率和性能。该技术允许模型在单次前向传播中生成多个令牌,从而加快生成速度并可能提高模型的准确性。该模型在非商业研究用途下免费提供,但使用时需遵守Meta的隐私政策和相关法律法规。
大型视频-语言模型,提供视觉问答和视频字幕生成。
VideoLLaMA2-7B是由DAMO-NLP-SG团队开发的多模态大型语言模型,专注于视频内容的理解和生成。该模型在视觉问答和视频字幕生成方面具有显著的性能,能够处理复杂的视频内容,并生成准确、自然的语言描述。它在空间-时间建模和音频理解方面进行了优化,为视频内容的智能分析和处理提供了强大的支持。
大型语言模型,支持多语言和编程语言文本生成。
Nemotron-4-340B-Base是由NVIDIA开发的大型语言模型,拥有3400亿参数,支持4096个token的上下文长度,适用于生成合成数据,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型。模型经过9万亿token的预训练,涵盖50多种自然语言和40多种编程语言。NVIDIA开放模型许可允许商业使用和派生模型的创建与分发,不声明对使用模型或派生模型生成的任何输出拥有所有权。
提升大型语言模型性能的混合代理技术
MoA(Mixture of Agents)是一种新颖的方法,它利用多个大型语言模型(LLMs)的集体优势来提升性能,实现了最先进的结果。MoA采用分层架构,每层包含多个LLM代理,显著超越了GPT-4 Omni在AlpacaEval 2.0上的57.5%得分,达到了65.1%的得分,使用的是仅开源模型。
多维奖励模型,助力构建自定义大型语言模型。
Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型,用于合成数据生成管道,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型(LLMs)。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成,能够将响应末尾的标记转换为五个标量值,对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度,并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。
NVIDIA的高级语言模型,优化于英文对话场景。
Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM),专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度,经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上,通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好,并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。
基于大型语言模型的多智能体应用开发框架
agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架,提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂,允许开发者构建和自定义多智能体协作模式,轻松构建多智能体应用,并分享不同技术与业务领域的模式实践。
长视频理解基准测试
LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试,旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力,这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。
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