语言模型的性能通常是在一个非常小的筛选数据集上进行评估的。这些数据的分布往往从生产环境中大大简化。使用自我监督评估，您可以使用自己的数据集来评估这些模型。您甚至可以使用从生产环境中流入的数据。

FiftyOne是一个强大的工具，可以通过更快、更有效地可视化数据集和解释模型来加速机器学习工作流程。它提供了直观的界面，让用户能够轻松地浏览、筛选和分析数据集。此外，FiftyOne还提供了一系列功能，如数据集的统...

embedchain是一个用于创建基于大型语言模型的聊天机器人的框架。它抽象了加载数据集、分块、创建嵌入和存储到向量数据库的整个过程。用户可以通过链接到媒体文件，如视频、PDF、博客文章或网站，创建聊天机器人。这...

FlagAI（Fast Large-scale General AI models）是一个快速、易于使用且可扩展的大规模模型工具包。它提供了一整套功能强大的工具和库，用于开发和部署大规模人工智能模型。FlagAI的设计目标是使开发人员能够快速构建...

本仓库介绍了OpenSTL，这是一个基于过去帧预测未来模式的模型基准。它对不同数据集上的方法进行分类和评估。

Autolabel是一个Python库，可以使用你选择的任何大型语言模型（LLM）来标注、清理和丰富文本数据集。

MAGICBRUSH是一个独特的、大规模的数据集，可帮助通过文本指令进行图像编辑，改进了过去容易出错且需要大量手动调整的方法。MAGICBRUSH包含超过10,000个图像及其文本指令的示例，已用于训练InstructPix2Pix图像编辑...

**OmniEvent**是一个开源工具包，旨在提供全面的事件抽取解决方案，包括事件检测和参数提取过程。该工具包提供了针对不同范式的全面方法，对常用的英文和中文数据集进行公正和统一的评估。其模块化设计确保了高度可...