Trinity-RFTはModelScope内の多目的フレームワークであり、テキスト、画像、動画タスクのための検索モジュールをファインチューニングパイプラインにシームレスに統合します。インデックスの構築、リトリーバー、評価ツールを標準搭載し、検索強化モデルの構築を簡素化します。
このツールを宣伝する
このツールを更新する
Trinity-RFT
Trinity-RFTはModelScope内の多目的フレームワークであり、テキスト、画像、動画タスクのための検索モジュールをファインチューニングパイプラインにシームレスに統合します。インデックスの構築、リトリーバー、評価ツールを標準搭載し、検索強化モデルの構築を簡素化します。
フィーチャー
Trinity-RFTとは？
Trinity-RFT（検索ファインチューニング）は、検索とファインチューニングのワークフローを組み合わせて、モデルの精度と効率を向上させる統一されたオープンソースフレームワークです。コーパスを準備し、検索インデックスを構築し、取得したコンテキストを直接トレーニングループに組み込むことができます。テキスト、画像、動画のマルチモーダル検索をサポートし、一般的なベクトルストアと統合し、評価指標やデプロイスクリプトも提供します。
誰がTrinity-RFTを使うの？
- 機械学習エンジニア
- データサイエンティスト
- AI研究者
- NLP開発者
- マルチメディア検索スペシャリスト
Trinity-RFTの使い方は？
- ステップ1：ModelScopeとTrinity-RFTをpipでインストール。
- ステップ2：テキスト、画像、動画コーパスを準備・前処理。
- ステップ3：YAML設定ファイルで検索設定（ベクトルストア、エンコーダ）を構成。
- ステップ4：検索インデックスビルダーを実行して埋め込みとインデックスファイルを生成。
- ステップ5：検索統合を有効にしたファインチューニングスクリプトを起動。
- ステップ6：提供された評価指標と可視化で性能評価。
- ステップ7：ModelScopeに検索強化モデルをデプロイ、またはエクスポート。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
Trinity-RFTの主な特長・利点
コア機能
- マルチモーダル検索インデックスの構築
- 検索強化ファインチューニングパイプライン
- FAISSやその他のベクトルストアとの統合
- 設定可能なリトリーバーとエンコーダモジュール
- 組み込みの評価・分析ツール
- ModelScopeプラットフォーム向けのデプロイスクリプト
利点
- 関連性の高いコンテキストでモデルの精度が向上
- 既製のモジュールにより開発時間を短縮
- 効率的なインデクシングで大規模コーパスにスケール
- テキスト、画像、動画モダリティをサポート
- オープンソースで活発なコミュニティサポート
Trinity-RFTの主な使用ケース・アプリケーション
- テキスト、画像、動画対応のセマンティック検索エンジン
- 検索したコンテキストを利用した質問応答システム
- 検索信号を活用した推薦システム
- マルチメディアアプリケーションにおけるクロスメディア検索
- 外部知識を用いたドキュメント理解
Trinity-RFT の長所と短所
長所
オンポリシー、オフポリシー、同期、非同期、およびハイブリッドトレーニングを含む、統一された柔軟な強化ファインチューニングモードをサポートします。
スケーラブルな分散デプロイのためにエクスプローラーとトレーナーを分離したアーキテクチャで設計されています。
遅延報酬、障害、長い遅延を扱う堅牢なエージェントと環境の相互作用を処理します。
多様で雑多なデータ向けに最適化された体系的なデータ処理パイプライン。
ヒューマンインザループトレーニングとHuggingfaceおよびModelScopeの主要なデータセットやモデルとの統合をサポートします。
オープンソースで積極的な開発と充実したドキュメントがあります。
短所
現在積極的に開発中であり、安定性や本番適用可能性に制限がある可能性があります。
かなりの計算資源が必要です（Python >=3.10、CUDA >=12.4、および少なくとも2台のGPU）。
強化学習フレームワークおよび分散システム管理に慣れていないユーザーにとって、インストールおよびセットアッププロセスが複雑である可能性があります。
Trinity-RFTのFAQs
Trinity-RFT会社情報
- ModelScope (Alibaba)
Trinity-RFT のレビュー
5/5
Trinity-RFTの主な競合と代替品は？
- Haystack
- LangChain
- LlamaIndex
- OpenAI RAG
- Pinecone Retrieval Toolkit
あなたも好きかもしれません：
77.6K
18.77% Flowithは、無料の🍌Nano Banana Proやその他の効果的なモデルを提供するキャンバスベースのエージェント型ワークスペースです...
37.2K
68.25% OneReach AIは、インテリジェントメッセージングを通じて顧客エンゲージメントを自動化することで、相互作用を簡素化します。
594
100.00% Phoenix AI Assistantは、インテリジェントな自動化およびパーソナライズされたサポートを使用してタスクの効率化を支援します。
585
100.00% Pronoiaは、効率的なローカリゼーションおよび翻訳ソリューションを提供するために設計されたAIエージェントです。
--
サイバーセキュリティのデータセットに対して、LLM駆動のQ&Aを可能にするオープンソースのRAGベースAIツールで、コンテキストに基づく脅威インサイトを提供します。
--
Deep Research Agentは、AI駆動の検索と自然言語処理（NLP）を使用して、文献の収集、要約、分析を自動化します。
--
LlamaIndexによる知識検索とLangChain統合を活用し、AIを通じてCUHKSZのドキュメント上でインタラクティブなQ&Aを可能にします。
--
SmartRAGは、カスタムドキュメントコレクション上でLLM駆動のQ&Aを可能にするRAGパイプラインを構築するためのオープンソースPythonフレームワークです。
--
会話型AIエージェント用にOpenAI GPTとMongoDB Atlasベクトル検索を組み合わせたNode.jsフレームワーク。
8.7K
70.20% Mobius MD Conveyor AIは患者データ管理の効率を高め、臨床ワークフローを改善します。
--
AIAgents4Pharmaは、AIエージェントを調整して仮想患者応答をシミュレートし、薬剤開発パイプラインを加速し、臨床試験を最適化します。
24.5K
23.35% Thinkstack AIは、インテリジェントなインサイトを使用してワークフローを自動化し、生産性を向上させます。
--
リアルタイムで個別化されたショッピングモールの商品推薦を行う多エージェントシステムです。
--
LLMとTMDBを利用したリアルタイム映画情報、キャスト詳細、ストリーミング配信可用性、パーソナライズされたおすすめを提供するAIエージェント。
--
Wand Enterpriseは、インテリジェントオートメーションとデータインサイトを通じてビジネスの生産性を向上させるAIエージェントです。
10.2K
34.98% Navyaの自律走行車両は、さまざまな環境におけるインテリジェントで自動化された輸送ソリューションを提供します。
--
Gym-Recsysは、スケーラブルな学習と評価のためのカスタマイズ可能なOpenAI Gym環境を提供し、強化学習推薦エージェントを実行します。
363
100.00% Jekkaは、カスタマーインタラクションを effortlessly 向上させる先進的なAI搭載のチャットボットです。