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Trinity-RFT

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Trinity-RFT est un cadre polyvalent au sein de ModelScope permettant une intégration transparente des modules de récupération dans les pipelines de fine-tuning pour des tâches de texte, d'image et de vidéo. Il simplifie la construction de modèles augmentés par récupération en fournissant la création d'index, des récupérateurs et des outils d'évaluation prêts à l'emploi.

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May 13 2025

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#cadre open-source

#précision du modèle

#Amélioration de l'efficacité

#métriques d'évaluation

#indexation de données

#texte image vidéo

#déploiement de modèles

#formation contextuelle

#pipeline d'apprentissage automatique

#cadres IA

#Prototypage rapide

#gestion de grands corpus

#intégration de magasins vectoriels

#préparation des données

#soutien communautaire

#scripts de déploiement

#formation de modèles

#Flux de Travail Automatisés

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Trinity-RFT

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Seedance 1.5 Pro est un générateur de vidéos cinématographiques propulsé par l'IA, avec un lip-sync parfait et une synchronisation audio‑vidéo en temps réel.
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Avoid.so propose une technologie avancée de humanisation d'IA pour contourner sans effort les algorithmes de détection d'IA.
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Supprimez instantanément le filigrane Sora avec un outil propulsé par l'IA, sans perte de qualité et avec des téléchargements rapides.
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EaseUS VoiceWave

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Qu'est-ce que Trinity-RFT ?

Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) est un cadre open-source unifié conçu pour améliorer la précision et l'efficacité du modèle en combinant flux de travail de récupération et de fine-tuning. Les utilisateurs peuvent préparer un corpus, construire un index de récupération et insérer le contexte récupéré directement dans les boucles d'entraînement. Il supporte la récupération multimodale pour le texte, les images et la vidéo, s'intègre avec des magasins vectoriels populaires, et propose des métriques d'évaluation ainsi que des scripts de déploiement pour un prototypage rapide et un déploiement en production.

Qui va utiliser Trinity-RFT ?

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Ingénieurs en apprentissage automatique



Data scientists



Chercheurs en IA



Développeurs NLP



Spécialistes en récupération multimédia

Comment utiliser Trinity-RFT ?



Étape 1 : Installez ModelScope et Trinity-RFT via pip.



Étape 2 : Préparez et prétraitez votre corpus de texte, image ou vidéo.

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Étape 3 : Configurez les paramètres de récupération (magasin vectoriel, encodeur) dans le fichier de configuration YAML.

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Étape 4 : Exécutez le générateur d'index pour générer les embeddings et les fichiers d'index.



Étape 5 : Lancez le script de fine-tuning avec l'intégration de récupération activée.



Étape 6 : Évaluez la performance à l'aide des métriques et visualisations fournies.



Étape 7 : Déployez le modèle augmenté par récupération sur ModelScope ou exportez-le pour le service.

Plateforme

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mac

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windows



linux

Caractéristiques et Avantages Clés de Trinity-RFT

Les fonctionnalités principales



Construction d'index de récupération multimodale

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Pipeline de fine-tuning augmenté par récupération



Intégration avec FAISS et autres magasins vectoriels

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Modules de récupération et d'encodeur configurables



Outils d'évaluation et d'analyse intégrés



Scripts de déploiement pour la plateforme ModelScope

Les avantages

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Améliore la précision du modèle avec un contexte pertinent



Réduit le temps de développement avec des modules prêts à l'emploi



Permet une mise à l'échelle sur de grands corpus via un indexage efficace



Supporte les modalités texte, image et vidéo



Open-source avec une communauté active

Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Trinity-RFT



Moteurs de recherche sémantiques avec prise en charge du texte, de l'image et de la vidéo



Systèmes de question-réponse utilisant le contexte récupéré

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Systèmes de recommandation exploitant les signaux de récupération

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Tâches de récupération cross-modale dans les applications multimédia

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Compréhension de documents avec des connaissances externes

Avantages et inconvénients de Trinity-RFT

Avantages

Prend en charge des modes d'affinage par renforcement unifiés et flexibles incluant on-policy, off-policy, synchrone, asynchrone et entraînement hybride.

Conçu avec une architecture découplée séparant explorateur et formateur pour des déploiements distribués évolutifs.

Gestion robuste des interactions agent-environnement prenant en compte les récompenses retardées, les échecs et les latences longues.

Pipelines de traitement systématique des données optimisés pour des données diverses et désordonnées.

Prise en charge de la formation humaine en boucle et intégration avec les principaux ensembles de données et modèles de Huggingface et ModelScope.

Open source avec développement actif et documentation complète.

Inconvénients

Actuellement en développement actif, ce qui pourrait limiter la stabilité et la préparation à la production.

Nécessite des ressources informatiques importantes (Python >=3.10, CUDA >=12.4, et au moins 2 GPU).

Le processus d'installation et de configuration pourrait être complexe pour les utilisateurs non familiers avec les frameworks d'apprentissage par renforcement et la gestion des systèmes distribués.

FAQs sur Trinity-RFT

Qu'est-ce que Trinity-RFT ?

Quelles modalités prend-il en charge ?

Comment installer Trinity-RFT ?

Quels magasins vectoriels puis-je utiliser ?

Comment configurer les paramètres de récupération ?

Puis-je évaluer mon modèle augmenté par récupération ?

Est-il prêt pour la production ?

Où puis-je trouver des exemples ?

Puis-je personnaliser l'encodeur ?

Quelle licence utilise Trinity-RFT ?

Informations sur la Société Trinity-RFT

Analyse de Trinity-RFT

Visites au Fil du Temps

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3.7k

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Taux de Rebond

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Oct 2025 - Dec 2025 Tout le Trafic

Géographie

Top 4 Régions

United States

59.52%

Korea, Republic of

27.8%

Netherlands

7.86%

Singapore

4.82%

Oct 2025 - Dec 2025 Mondial Bureau Seulement

Sources de Trafic

Direct

42.83%

22.66%

Referrals

17.50%

Social

8.20%

Mail

7.59%

Paid Referrals

1.01%

Oct 2025 - Dec 2025 Bureau Seulement

Avis Trinity-RFT

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Principaux Concurrents et Alternatives de Trinity-RFT ?

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Haystack

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LlamaIndex

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OpenAI RAG

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