

Bespoke Labs
紹介 :
Bespoke Labsは、エンジニアによる正確なモデルのファインチューニングを支援するため、高品質なカスタマイズされたデータセットサービスを提供することに重点を置いています。Google DeepMindの元社員であるMaheshとUT AustinのAlexによって設立され、分野の発展に不可欠である高品質なデータの取得を改善することを目指しています。Bespoke Labsが提供するMinicheck、Evalchemy、Curatorなどのツールやプラットフォームは、データセットの作成と管理を設計されており、データの品質とモデルのパフォーマンスを向上させます。
ターゲットユーザー :
データサイエンティスト、機械学習エンジニア、研究者(モデルのトレーニングとファインチューニングに高品質なデータセットが必要な方)を対象としています。Bespoke Labsが提供するツールとサービスは、データの品質とモデルのパフォーマンスを向上させ、AI分野でのブレークスルーを支援します。
使用シナリオ
Minicheck 7Bを使用してAI生成コンテンツの正確性を検出し、誤った情報を削減します。
Evalchemyプラットフォームを使用して言語モデルを標準化された方法で評価します。
Curatorツールを使用して合成データセットを迅速に作成し、モデルのトレーニングプロセスを加速します。
製品特徴
Minicheck 7B:最先端の幻覚検出器。AI生成コンテンツの正確性を検出します。
Evalchemy:統一されたLM(言語モデル)評価プラットフォーム。標準化された評価ツールを提供します。
Curator:迅速かつモジュール式の合成データセット作成ツール。
DATACOMP:12.8億個の画像?テキストペアを基にしたテストプラットフォーム。データセット実験に使用します。
新しいデータセットのパフォーマンスを評価するための標準化されたCLIPトレーニングコードを提供します。
マルチスケール計算をサポートし、研究者がさまざまなリソースでの拡張傾向を研究できるようにします。
高度な検査技術により、データ生成における一般的なエラーを減らし、モデルの信頼性を向上させます。
使用チュートリアル
1. Bespoke Labsのウェブサイトにアクセスし、APIキーを取得するために登録します。
2. Minicheck、Evalchemy、Curatorなど、必要に応じて適切なツールを選択します。
3. APIキーを使用して対応するサービスにアクセスし、ドキュメントに従って設定します。
4. 提供された標準化されたCLIPトレーニングコードを使用して、新しいデータセットを評価します。
5. DATACOMPプラットフォームを使用してデータセット実験を行い、新しいフィルタリング技術を設計するか、新しいデータソースを絞り込みます。
6. 38個の下流テストセットでモデルのパフォーマンスをテストし、データセットを最適化します。
7. 結果を分析し、フィードバックに基づいてデータセットとモデルパラメータを調整します。
8. 手順4~7を、満足のいくモデルのパフォーマンスが得られるまで繰り返します。
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