RAG-FiT
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RAG FiT
简介 :
RAG-FiT是一个强大的工具,旨在通过检索增强生成(RAG)技术提升大型语言模型(LLMs)的能力。它通过创建专门的RAG增强数据集,帮助模型更好地利用外部信息。该库支持从数据准备到模型训练、推理和评估的全流程操作。其主要优点包括模块化设计、可定制化工作流以及对多种RAG配置的支持。RAG-FiT基于开源许可,适合研究人员和开发者进行快速原型开发和实验。
需求人群 :
该产品主要面向研究人员和开发者,尤其是那些需要提升LLMs在特定任务中表现的用户。它适合那些需要通过外部信息增强模型能力的场景,例如问答系统、文本生成等。
总访问量: 5.2K
占比最多地区: IN(49.70%)
本站浏览量 : 54.6K
使用场景
使用RAG-FiT对PubMedQA数据集进行微调,提升模型在医学问答任务中的表现。
通过RAG-FiT增强的模型在新闻摘要生成任务中提高信息准确性和相关性。
利用RAG-FiT对法律文本进行微调,帮助模型更好地理解和生成法律相关的内容。
产品特色
支持数据增强:创建RAG增强数据集,包括数据加载、归一化、聚合和检索。
高效训练:使用参数高效微调(PEFT)技术对模型进行训练。
灵活推理:支持使用训练或未训练的LLMs进行预测。
多样化评估:提供多种RAG特定的评估指标,如EM、F1、ROUGE等。
模块化设计:通过配置文件实现工作流的定制化。
支持多种模型:兼容Hugging Face Transformers、OpenAI等模型。
可扩展性:允许用户实现自定义评估指标和数据处理步骤。
使用教程
1. 克隆RAG-FiT仓库并安装依赖:运行`pip install -e .`。
2. 创建RAG增强数据集:使用`processing.py`脚本,配置数据加载、检索和预处理步骤。
3. 训练模型:使用`training.py`脚本,选择合适的PEFT技术对模型进行训练。
4. 进行推理:使用`inference.py`脚本,生成模型的预测结果。
5. 评估模型:使用`evaluation.py`脚本,选择评估指标对模型性能进行评估。
6. 自定义配置:通过Hydra工具修改配置文件,调整工作流和参数设置。
7. 部署模型:将训练好的模型部署到Hugging Face Hub或其他平台。
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