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FluidStack, ragobble, Appen, Ramen AI, Assisterr, Writer, ConnectGPT 是最好的付費/免費 LLM Training tools.
LLM(大型語言模型)訓練涉及使用大量文本數據來教導人工智慧模型理解、生成和操控人類語言。這個過程使LLMs能夠執行文本生成、翻譯、摘要和問答等任務。LLMs的發展顯著促進了自然語言處理(NLP)的發展,為人工智慧應用開辟了新的可能性。
核心功能
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價格
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如何使用
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Appen | 现成数据集 | 要使用 Appen,您可以加入他們的群眾或請求諮詢。他們的群眾包括來自全球 170 多個國家的超過 100 萬貢獻者,他們可以提供量身定制的群眾以滿足您的具體需求。您也可以聯繫他們的銷售團隊獲取更多信息。 | |
Writer | Writer 的一些核心功能包括: - 基於安全的企業級模型的LLMs - 創建:加快業務流程,根據您的用例獲得高度定制的輸出 - 分析:在幾秒鐘內生成比較、洞察和分析 - 管理:確保準確性和符合品牌、法律和監管准則 - 集成:與現有工具和工作流程無縫集成 - 數據隱私和安全:Writer 使您的數據安全,符合各種法規,並提供自主托管的選項。 | 要使用 Writer,您可以請求演示,以了解它如何為您的組織工作。一旦您使用平台,您可以輕鬆創建AI生成的內容,分析數據並生成洞察,執行法律和監管合規性,以及連接到您的業務數據以獲得準確的輸出。Writer無縫集成了Figma、Chrome、Word等工具,使其在您工作的任何地方都可以使用。 | |
FluidStack | GPU雲端 | 在FluidStack雲端即時訪問50,000多枚GPU。 | |
ragobble | 将音频/视频转换为文档 |
免费套餐 每月 $0.00 每月最多 5 次转换,仅支持 PDF 文件导出,最长支持 3 分钟的文件
| 请访问转换页面并记录您的音频/对话或上传文件。然后,点击转录按钮,AI将把您的音频转录为文本。几秒钟后,您将获得文本输出以及各种不同格式的下载选项。 |
Assisterr | 由人工智慧驅動的平台 | 要使用 Assisterr,全球品牌可以創建帳戶並將他們的開源項目引入平台。然後,他們可以利用 LLM Training Infrastructure 等人工智慧工具創建一個自動更新的單一知識庫。Assisterr 還提供一個 AI Co-pilot 來簡化開發者入職和支援的流程。品牌可以通過「數據和洞察力」分析貢獻效率,並通過「DEV Quests」來激勵和獎勵開發者社區。通過使自己的努力與項目需求保持一致,全球品牌可以利用 Assisterr 改革他們的開源項目。 | |
ConnectGPT | 24x7支持客戶AI機器人 | 要使用ConnectGPT,只需加入等候列表,為您的客戶提供24x7支持。您可以使用自己的API密鑰將ConnectGPT集成到您的網站中,並從OpenAI、Google和Meta的各種AI模型中進行選擇。設置聊天機器人的個性和意圖,將其訓練在您的網站數據或您自己的對話上,並根據您的偏好自定義UI。基本計劃中提供的白標記、多個機器人和API調用訪問等功能,使ConnectGPT與競爭對手區分開來。 | |
Ramen AI | 構建、評估、部署和監控內容分類應用 | 在幾分鐘內構建、評估、部署和監控現代內容分類應用。加入等待列表,安排演示通話,輕鬆添加、刪除和編輯分類。立即測試並使用靈活的內容分類功能。通過一鍵版本控制、多種分類方法和全面評估工具組,改變你的分類管理。利用易於使用的 API 和 AI 生成的測試數據集。監控分類應用的使用情況並查看變化趨勢。 |
醫療保健:LLMs可以幫助生成臨床註釋,總結患者記錄,並協助醫學研究
金融:LLMs可以分析財務報告,生成市場見解,並協助風險評估
教育:LLMs可以提供個性化的學習體驗,生成教育內容,並協助評分和反饋
客戶服務:LLMs可以驅動聊天機器人和虛擬助手,處理客戶查詢,並提供支持
用戶稱讚了LLM驅動應用的能力,可以生成類似人類的文本,提供準確和情境相關的回應,並在各種語言相關任務中提供協助。一些擔憂已經提出,例如可能被濫用,比如生成假新聞或冒充個人。然而,整體情感保持積極,用戶認識到LLMs在各個領域的轉變潛力。
用戶與由LLM提供動力的聊天機器人互動,對其查詢收到類似人類的回復
語言學習者使用基於LLM的應用練習會話技能,並獲得語法和詞彙方面的反饋
作家與LLM合作生成想法、大綱,甚至是其作品的整個部分
要訓練一個LLM,請按照這些步驟進行:1)收集和預處理大量文本數據;2)定義模型架構和超參數;3)隨機初始化模型權重;4)使用準備好的數據訓練模型,通常使用遮罩語言建模或下一個單詞預測等技術;5)監控培訓過程,根據需要調整超參數;6)在相關基準和下游任務上評估訓練過的模型;7)如有需要,為特定應用微調LLM。
在各種NLP任務上性能提升
減少對特定任務訓練數據的需求
具有生成連貫和情境相關文本的能力
在新任務上具有少樣本或零樣本學習的潛力