RAG-FiT
国外AI工具
RAG-FiT RAG-FiT官网入口 RAG-FiT登录网址 人工智能 自然语言处理 模型微调 数据增强 评估指标 开源 AI办公应用 AI数据分析

RAG-FiT

RAG-FiT是一个用于提升LLMs利用外部信息能力的库,通过特别创建的RAG增强数据集对模型进行微调。

RAG-FiT是一个强大的工具,旨在通过检索增强生成(RAG)技术提升大型语言模型(LLMs)的能力。它通过创建专门的RAG增强数据集,帮助模型更好地利用外部信息。该库支持从数据准备到模型训练、推理和评估的全流程操作。其主要优点包括模块化设计、可定制化工作流以及对多种RAG配置的支持。RAG-FiT基于开源许可,适合研究人员和开发者进行快速原型开发和实验。

  • 工具介绍
  • 平替软件
    • RAG-FiT是什么,是做什么的AI工具软件?

      RAG-FiT是一个强大的工具,旨在通过检索增强生成(RAG)技术提升大型语言模型(LLMs)的能力。它通过创建专门的RAG增强数据集,帮助模型更好地利用外部信息。该库支持从数据准备到模型训练、推理和评估的全流程操作。其主要优点包括模块化设计、可定制化工作流以及对多种RAG配置的支持。RAG-FiT基于开源许可,适合研究人员和开发者进行快速原型开发和实验。

      需求人群:

      "该产品主要面向研究人员和开发者,尤其是那些需要提升LLMs在特定任务中表现的用户。它适合那些需要通过外部信息增强模型能力的场景,例如问答系统、文本生成等。"

      使用场景示例:

      使用RAG-FiT对PubMedQA数据集进行微调,提升模型在医学问答任务中的表现。

      通过RAG-FiT增强的模型在新闻摘要生成任务中提高信息准确性和相关性。

      利用RAG-FiT对法律文本进行微调,帮助模型更好地理解和生成法律相关的内容。

      产品特色:

      支持数据增强:创建RAG增强数据集,包括数据加载、归一化、聚合和检索。

      高效训练:使用参数高效微调(PEFT)技术对模型进行训练。

      灵活推理:支持使用训练或未训练的LLMs进行预测。

      多样化评估:提供多种RAG特定的评估指标,如EM、F1、ROUGE等。

      模块化设计:通过配置文件实现工作流的定制化。

      支持多种模型:兼容Hugging Face Transformers、OpenAI等模型。

      可扩展性:允许用户实现自定义评估指标和数据处理步骤。

      使用教程:

      1. 克隆RAG-FiT仓库并安装依赖:运行`pip install -e .`。

      2. 创建RAG增强数据集:使用`processing.py`脚本,配置数据加载、检索和预处理步骤。

      3. 训练模型:使用`training.py`脚本,选择合适的PEFT技术对模型进行训练。

      4. 进行推理:使用`inference.py`脚本,生成模型的预测结果。

      5. 评估模型:使用`evaluation.py`脚本,选择评估指标对模型性能进行评估。

      6. 自定义配置:通过Hydra工具修改配置文件,调整工作流和参数设置。

      7. 部署模型:将训练好的模型部署到Hugging Face Hub或其他平台。

    © 版权声明:除另有声明外,本站所有内容版权均归卓商AI工具网址导航及原创作者所有,未经允许,任何个人、媒体、网站、团体不得转载或以其他方式抄袭发布本站内容,或在非本站所属服务器上建立镜像,否则我们将保留依法追究相关法律责任的权利。
    当前AI工具AI软件本站不保证其完整性、准确性、合法性、安全性和可用性,用户使用所产生的一切后果自行承担;内容来自网络收集,如有侵犯您的相关权利,请联系我们纠正、删除。
    LLaSA_training

    上一个

    LLaSA_training

    下一个

    SnappyAI
    SnappyAI
    相关AI工具集
    卓商AI
    卓商AI

    AI爱好者的一站式人工智能AI工具箱,累计收录全球10,000⁺好用的AI工具软件和网站,方便您更便捷的探索前沿的AI技术。本站持续更新好的AI应用,力争做全球排名前三的AI网址导航网站,欢迎您成为我们的一员。