Experten-spezifische Feinabstimmung

Professionelle Tools zur individuellen Feinabstimmung großer Sprachmodelle

Normales ProduktProgrammierungGroße SprachmodelleFeinabstimmung

Experten-spezifische Feinabstimmung (ESFT) ist eine effiziente Methode zur individuellen Anpassung großer Sprachmodelle (LLMs) mit Experten-Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur. Sie optimiert die Modellleistung durch Anpassung nur der aufgabenrelevanten Teile, steigert die Effizienz und reduziert gleichzeitig den Ressourcen- und Speicherverbrauch.

Installation der Abhängigkeiten und Download der notwendigen Adapter für einen schnellen Start.
Verwendung des Skripts `eval.py` zur Bewertung der Modellleistung auf verschiedenen Datensätzen.
Verwendung des Skripts `get_expert_scores.py` zur Berechnung der Punktzahlen jedes Experten basierend auf dem Bewertungsdatensatz.
Verwendung des Skripts `generate_expert_config.py` zur Generierung einer Konfiguration zur Umwandlung eines MoE-Modells
das nur auf aufgabenrelevanten Daten trainiert wurde.

ESFT eignet sich für Forscher und Entwickler
die große Sprachmodelle individuell feinabstimmen möchten. Es hilft ihnen
die Modellleistung bei bestimmten Aufgaben zu verbessern und gleichzeitig den Ressourcenverbrauch zu senken.

Forscher verwenden ESFT zur Feinabstimmung von Modellen
um deren Leistung bei Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache zu verbessern.
Entwickler nutzen ESFT zur Optimierung von Modellen für die sprachliche Verarbeitung in bestimmten Branchen.
Bildungseinrichtungen setzen ESFT ein
um Lehrmodelle anzupassen und die Interaktivität des Unterrichts zu verbessern.

1. Klonen oder Downloaden Sie das ESFT-Projekt lokal.
2. Wechseln Sie in das Verzeichnis `esft` und installieren Sie die benötigten Abhängigkeiten.
3. Laden Sie die notwendigen Adapter herunter
um verschiedene große Sprachmodelle anzupassen.
4. Verwenden Sie das Skript `eval.py`

Website öffnen

Experten-spezifische Feinabstimmung Neueste Verkehrssituation

Monatliche Gesamtbesuche

474564576

Absprungrate

36.20%

Durchschnittliche Seiten pro Besuch

6.1

Durchschnittliche Besuchsdauer

00:06:34

Experten-spezifische Feinabstimmung Besuchstrend

Experten-spezifische Feinabstimmung Geografische Verteilung der Besuche

Best AI Websites & Tools

Experten-spezifische Feinabstimmung

Experten-spezifische Feinabstimmung Neueste Verkehrssituation

Experten-spezifische Feinabstimmung Besuchstrend

Experten-spezifische Feinabstimmung Geografische Verteilung der Besuche

Experten-spezifische Feinabstimmung Traffic-Quellen

Experten-spezifische Feinabstimmung Alternativen

Experten-spezifische Feinabstimmung — Professionelle Tools zur individuellen Feinabstimmung großer Sprachmodelle

WorkflowLLM — Datengetriebenes Framework zur Verbesserung der Workflow-Orchestrierung von großen Sprachmodellen

AIKit — Eine umfassende Open-Source-Lösung zum Hosten, Bereitstellen, Erstellen und Feinabstimmen großer Sprachmodelle.

Argo — Erstellen Sie ganz einfach Ihr eigenes großes Sprachmodell – exklusives Wissen, komplett lokal.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) ist ein Framework zur Verbesserung der Inferenzleistung großer Sprachmodelle.

Level-Navi Agent-Suche — Level-Navi Agent ist ein sofort einsetzbares Framework, das große Sprachmodelle zur tiefgehenden Abfrageanalyse und präzisen Suche nutzt.

M2RAG — Code-Repository für Benchmark-Tests zur retrieval-augmented generation in multimodalen Kontexten.

SWE-RL — Verbesserung der Inferenzfähigkeit großer Sprachmodelle in der Entwicklung von Open-Source-Software durch verstärkendes Lernen

Coding-Tutor — Erkundung des Potenzials großer Sprachmodelle als Programmierhilfe und Einführung des Trace-and-Verify-Workflows.

MoBA — MoBA ist ein hybrider Block-Aufmerksamkeitsmechanismus für lange Textkontexte, der die Effizienz von großen Sprachmodellen verbessern soll.

OmniParser-v2.0 — OmniParser ist ein universelles Tool zur Bildschirmanalyse, das UI-Screenshots in ein strukturiertes Format umwandelt und so die Leistung von auf LLMs basierenden UI-Agenten verbessert.

llm-datasets — Hochwertige Datensätze, Tools und Konzepte zum Feinabstimmen großer Sprachmodelle.

Sonus-1 — Sonus-1: Das neue Zeitalter der großen Sprachmodelle (LLMs)

FlagAI — Ein Open-Source-Projekt für Algorithmen, Modelle und Optimierungstools für große Sprachmodelle (LLMs) – alles aus einer Hand.

FlagEval — Modellbewertungsplattform

ExploreToM — Framework zur groß angelegten Generierung vielfältiger und herausfordernder Daten zur Theorie des Geistes

CosyVoice 2 — Skalierbare Streaming-Sprachsynthesetechnologie in Kombination mit großen Sprachmodellen.

MLPerf Client — Benchmark für die KI-Leistung von PCs

Llama-3.3-70B-Instruct — 70 Milliarden Parameter umfassendes multilinguales großes Sprachmodell

Sandbox Fusion — Multifunktionale Code-Sandbox für große Sprachmodelle.

Star-Attention — Effiziente Inferenztechnik für große Sprachmodelle mit langen Sequenzen

TableGPT2 — Großes multimodales Modell, integriert Tabellendaten

Agora — Plattformübergreifendes Kommunikationsprotokoll, das die effiziente Kommunikation verschiedener großer Sprachmodelle (LLMs) ermöglicht.

5ire — Einfach zu bedienen und entfesselt die immense Kraft der KI.

O1-Journey — O1-Journey: Strategischer Fortschrittsbericht Teil 1

Online-URL-Parser — Online-URL-Parser: Wandeln Sie URLs in ein für große Sprachmodelle (LLMs) geeignetes Eingabeformat um.

SELA — SELA verbessert automatisiertes maschinelles Lernen durch die Kombination von Monte-Carlo-Baumsuche und einem auf LLMs basierenden Agenten.

LongVU — Raum-zeitadaptiertes Kompressionsmodell für das Sprachverständnis in Langvideos

awesome-LLM-Ressourcen — Zusammenstellung globaler Ressourcen für große Sprachmodelle (LLMs)

AutoDAN-Turbo — Automatisierungsframework zur Überwindung von Beschränkungen großer Sprachmodelle