探索智能的新境界:Arcee领域适应语言模型工具包
在人工智能和自然语言处理的快速发展中,通用大型语言模型(LLMs)与向量存储之间的鸿沟日益显著。为了弥合这一差距并推动AI系统在特定领域的高效落地,我们欣喜地推出了Arcee Domain Adapted Language Modeling Toolkit(DALM),这是一个面向开发者开放源代码的平台,旨在利用Arcee的预训练领域语言模型(DPT LLMs),让您能够为自己的独特知识产权和世界观定制AI解决方案。
简介:智能定制的未来
DALM工具包提供了强大的基础设施,用于构建基于Arcee团队创建的示例DALMs,如DALM-Patent、DALM-PubMed、DALM-SEC等,以及您自己的个性化DALM。这些模型不仅具备广泛的语言理解能力,更能在专利、医学文献、金融报告等领域展现独特的专长。
技术深度解析
DALM工具包的核心是一个完全可微分的Retrieval Augmented Generation(RAG-end2end)架构的改进版本,首次支持像Llama、Falcon或GPT这样的解码器仅语言模型。通过引入“在批次内负样本概念”和RAG的边缘化,我们优化了整个过程,使其更加高效。
- 在
training
目录下,您可以找到用于训练RAG-end2end和检索器的代码。 - 对于检索器和生成器的评估,它们被放置在
eval
文件夹中。 - 还包括数据处理代码和合成数据生成代码在
datasets
目录下。
应用场景
无论是在研究、法律、医疗还是任何依赖特定领域知识的应用中,DALM都可帮助创建出精确且针对性强的问答系统。例如,在专利检索中,DALM-Patent能快速定位关键信息;在医学研究中,DALM-PubMed则有助于医生快速获取最新学术成果。
项目亮点
- 定制化:利用您的专业知识和数据,创建符合业务需求的专属模型。
- 高效率:得益于RAG-end2end架构和批量负样本概念,训练更快,性能更强。
- 兼容性:支持广泛的Hugging Face嵌入模型和自回归模型。
- 易用性:提供直观的命令行接口和详细的文档,简化开发流程。
开始你的旅程
安装只需一行命令:
pip install indomain
或者克隆仓库进行本地开发,并运行dalm version
检查安装正确性。
准备好CSV数据集后,使用dalm qa-gen
进行预处理,然后用train-retriever-only
和train-rag-e2e
脚本开始训练之旅。评估阶段,eval-retriever
和eval-rag
将助你验证模型效果。
欲知更多详情,查阅项目文档和CONTRIBUTING
指南,一起加入Arcee DALM的创新之旅,开启智能应用的新篇章!
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🔥🔥超过1000本的计算机经典书籍、个人笔记资料以及本人在各平台发表文章中所涉及的资源等。书籍资源包括C/C++、Java、Python、Go语言、数据结构与算法、操作系统、后端架构、计算机系统知识、数据库、计算机网络、设计模式、前端、汇编以及校招社招各种面经~014openGauss-server
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