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точность модели

  • Trinity-RFT

    Un cadre de récupération améliorée open-source pour le fine-tuning qui améliore les performances des modèles de texte, d'image et de vidéo avec une récupération évolutive.
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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.
    Fonctionnalités principales de Trinity-RFT
    • Construction d'index de récupération multimodale
    • Pipeline de fine-tuning augmenté par récupération
    • Intégration avec FAISS et autres magasins vectoriels
    • Modules de récupération et d'encodeur configurables
    • Outils d'évaluation et d'analyse intégrés
    • Scripts de déploiement pour la plateforme ModelScope
    Avantages et inconvénients de Trinity-RFT

    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.

    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.

  • Embedefy

    Embedefy simplifie l'obtention d'embeddings pour les applications IA.
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    Qu'est-ce que Embedefy ?
    Embedefy fournit une plateforme pour obtenir facilement des embeddings, permettant aux utilisateurs d'améliorer les applications IA. Les modèles sont open source et peuvent être utilisés pour des tâches telles que la recherche sémantique et la détection d'anomalies. En intégrant ces embeddings directement dans les applications, les utilisateurs peuvent améliorer la précision et l'efficacité de leurs modèles IA.

  • Explorium MCP Playground

    Explorium MCP Playground fournit des outils de découverte de données et d'ingénierie des caractéristiques pour une analyse de données améliorée.
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    Qu'est-ce que Explorium MCP Playground ?
    Explorium MCP Playground permet aux utilisateurs de découvrir des sources de données pertinentes et d'effectuer une ingénierie des caractéristiques automatisée, améliorant la précision des analyses de données et des modèles prédictifs. Avec son interface conviviale, la plateforme permet une intégration transparente des données externes, fournissant des informations exploitables tout en simplifiant le flux de travail des professionnels des données.
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