Tags: grande modelo ajuste fino

Introdução abrangente O NVIDIA Garak é uma ferramenta de código aberto projetada especificamente para detectar vulnerabilidades em modelos de linguagem ampla (LLMs). Ela verifica o modelo quanto a vários pontos fracos, como ilusões, vazamento de dados, injeção de dicas, geração de mensagens de erro, geração de conteúdo prejudicial etc., por meio de sondagem estática, dinâmica e adaptativa.

Introdução abrangente O ModelScope Swift (MS-Swift) é uma infraestrutura leve e eficiente projetada para ajuste fino, raciocínio, avaliação e implantação de modelos grandes (LLMs) e modelos multimodais grandes (MLLMs). A estrutura oferece suporte a mais de 400 LLMs e mais de 100 MLLMs, fornecendo tudo, desde treinamento de modelos, avaliação...

Introdução geral O LLaMA-Factory é uma estrutura de ajuste fino unificada e eficiente que oferece suporte à personalização flexível e ao treinamento eficiente de mais de 100 modelos de linguagem grandes (LLMs). Por meio da interface da Web integrada do LLaMA Board, os usuários podem fazer o ajuste fino de seus modelos sem escrever código. A estrutura integra uma variedade de treinamentos avançados...

Introdução geral O Petals é um projeto de código aberto desenvolvido pelo BigScience Workshop para executar modelos de linguagem grandes (LLMs) por meio de uma abordagem de computação distribuída. Os usuários podem executar e ajustar os LLMs em casa usando GPUs de nível de consumidor ou o Google Colab, como Llama 3.1, Mixtral, F...

Introdução abrangente O Forefront AI é uma plataforma avançada de IA que se concentra na personalização e na implementação de modelos de código aberto. Os usuários podem selecionar e ajustar uma variedade de modelos avançados de IA, como GPT-4, GPT-3.5, etc., para atender a diferentes requisitos de tarefas. A plataforma suporta o upload de documentos como PDF, Word, PPT, etc., com IA...