大模型微调数据标注

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开设一家 AI 数据标注公司需要以下落地和具体实操步骤： 1. 市场调研 了解当前 AI 数据标注市场的需求和趋势。 分析竞争对手的优势和不足。 2. 团队组建 招聘具备数据标注技能和经验的人员，包括标注员、质检员等。 对团队进行培训，确保他们熟悉标注规范和流程。 3. 制定标注规范 明确不同类型数据的标注标准和要求。 建立质量控制流程和标准。 4. 技术和工具准备 选择适合的数据标注工具和软件。 搭建稳定的 IT 基础设施，保障数据安全和存储。 5. 寻找客户和项目 与 AI 企业、科研机构等建立联系，争取合作机会。 展示公司的标注能力和优势。 6. 项目管理 合理安排标注任务，确保按时交付。 及时处理项目中的问题和变更。 7. 质量监控 定期对标注结果进行抽检和评估。 依据质量反馈对标注流程和人员进行调整和优化。 8. 合规与法律事务 确保公司的运营符合相关法律法规。 处理好数据隐私和知识产权等问题。 9. 财务管理 制定合理的预算和成本控制策略。 确保公司的资金流稳定。 10. 持续改进 关注行业动态，不断改进标注技术和流程。 提升公司的竞争力和服务质量。

以下是关于数据标注行业发展趋势的相关内容： 数据标注行业呈现出以下几个主要的发展趋势： 从量到质的转变：早期大模型训练侧重通过大量算力和大规模数据集来提升性能，但随着技术进步，数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈，更注重提高数据的质量和相关性，而非单纯增加数据量和算力。 数据标注向知识密集型转变：多模态模型需处理多种类型数据，使数据标注过程更细致复杂。例如进行情绪判断或推理时，需要更高水平的理解和分析能力。这要求从事标注的人员不仅要接受专业培训，在某些情况下还需要特定领域专家执行。 数据标注的自动化和合成数据的使用：随着人工智能技术发展，数据标注领域正经历自动化转型，可使用大模型自动标注数据，提高标注效率并减少人力成本。合成数据使用越来越普遍，因其成本较低、能避免隐私问题及可生成长尾场景数据。例如在自动驾驶领域，可用于生成罕见但关键的路况场景，提高模型的鲁棒性和准确性。 此外，相关法律法规也对生成式人工智能技术研发过程中的数据标注做出规定，如提供者应制定清晰、具体、可操作的标注规则，开展数据标注质量评估，对标注人员进行必要培训等。

数据标注行业具有一定的前景，但也面临着一些变化和挑战。 从前景方面来看： 1. 数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈，这使得数据标注的重要性日益凸显。 2. 多模态模型的发展需要更加细致和复杂的数据标注，为行业带来了更多需求。 3. 随着技术的进步，数据标注不再是简单的劳动力作业，而是向知识密集型转变，这要求从事标注的人员具备更高的专业水平和特定领域的知识，从而提升了行业的专业性和价值。 然而，也存在一些挑战： 1. 数据标注工作繁琐，数据清洗工作占据了大量时间。 2. 合成数据的使用虽然带来了便利，但也存在与真实数据分布不一致可能导致模型偏差等风险。 在数据标注的具体操作上，数据标注可以分为自动标注和手动标注。自动标注主要依赖像 BLIP 和 Waifu Diffusion 1.4 这样的模型，手动标注则依赖标注人员。例如使用 BLIP 自动标注 caption 时，需要进行一系列的操作和配置。

AI 训练师和标注师的工作存在以下区别： 1. 工作重点：标注师主要负责编辑和扩大数据集，对数据进行标注和整理；而训练师在训练模型时涉及数据清洗、数据生成、对齐等操作，需要用到 Prompt 工程的地方较多。 2. 技能要求：标注师侧重于对数据的准确理解和标注能力；训练师则需要具备更深入的技术知识，包括对模型训练原理和相关技术的掌握。 3. 工作影响：标注师的工作直接影响数据集的质量和丰富度，为模型训练提供基础；训练师的工作决定了模型的训练效果和性能。

要完全本地化部署 DeepSeek 并使用您的文档、文本、图片等内容进行训练和微调，以下是一些相关的信息和步骤： 1. 模型训练与平台服务： 模型复现与微调：1:1 复现通常没问题，但理解细节并自行制作需要基础知识。有手把手教程、数据集等可帮助 1:1 复现，微调在特定领域可降低幻觉，参数量不变但权重变化。 训练模型的学习方法：先会用再学会训，从训的过程中倒推学习参数调整，这是以用导学的学习方法。 模型回答效果对比：微调后的模型在回答排列组合等问题时，思考前几乎无反馈，答案多为英文且格式稳定，但仍可能答错。 2. 平台服务介绍： 阿里云提供多种解决方案。 百炼是提供多种模型服务的 Maas 平台。 派平台是提供云服务的 PaaS 平台，二者在定位、服务内容和核心差异上有所不同。 3. 关于模型训练与数据集相关问题： 数据资源情况：默认提供公共数据训练集，百派平台能匹配模型和数据，通义开源了不少数据集。 多模态训练：多模态有自身标注方式，如视频拉框标注。 参数量变化：通常训练模型参数量固定，若想改变需改模型层，但可能要从头调。 本地微调框架：可使用 llama factory 等框架，需搭建并部署。 开源数据下载：可在 GitHub、hugging face、Mo Model Scope 等平台获取。 数据集转化：将文档资料转成数据集可先手动形成 SOP，再逐步自动化，初期需大量人力。 4. 本地部署介绍：讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 5. 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 6. 平台服务差异：介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 7. 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 R1 模型的强化学习：通过强化学习，在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。 R1 模型的蒸馏与微调：用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。 R1 与其他模型的差别：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。 模型的相互帮助：Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。 请注意，在进行本地化部署和训练微调时，需要具备一定的技术知识和经验，并且要遵循相关的法律法规和道德规范。

以下是一些可能找到了解 AI 模型微调和 RAG 知识库的外包开发团队的途径： 1. 相关技术社区和论坛：例如一些专注于 AI 开发的社区，开发者可能会在其中分享经验和提供服务。 2. 专业的自由职业者平台：如 Upwork、Freelancer 等，您可以在这些平台上发布需求，寻找合适的团队或个人。 3. 参考行业报告和研究：部分报告中可能会提及相关的优秀开发团队或公司。 4. 联系 AI 领域的知名机构或公司：他们可能会推荐或提供相关的外包服务。 5. 社交媒体和专业群组：在如 LinkedIn 等社交媒体上的 AI 相关群组中发布需求，可能会得到相关团队的回应。 另外，从提供的资料中，以下信息可能对您有所帮助： 红杉的相关分析提到，迁移学习技术如 RLHF 和微调正变得更加可用，开发者可以从 Hugging Face 下载开源模型并微调以实现优质性能，检索增强生成（RAG）正在引入关于业务或用户的上下文，像 Pinecone 这样的公司的向量数据库已成为 RAG 的基础设施支柱。彬子的经历中，有出海垂直领域 Agent 平台的项目经理咨询 RAG 策略优化。2024 人工智能报告中提到对增强生成检索（RAG）的兴趣增长促使了嵌入模型质量的提高，传统 RAG 解决方案中的问题得到解决。

微调 DeepSeek 可以通过以下步骤和方法： 1. 应用 KL 散度约束更新策略来调整策略的概率分布。例如，已知 ABC 策略初始概率分布为，根据相对优势调整后的权重可以通过指数函数来转换，以确保权重为正数且总和为 1。计算未归一化的权重，如 A: e^1≈2.178，B：e^0=1，C: e^1≈0.368，然后归一化权重，总和=2.718+1+0.368=4.086，新权重分别为 A: 2.718/4.086≈0.665，B: 1/4.086≈0.245，C: 0.368/4.086≈0.09。通过这样的步骤，策略 A 的总体优势最高，其权重增加，策略 B 表现中等，权重基本保持不变，策略 C 表现较差，权重减少。在不同场景（不同组）的计算中，每个策略的权重会相应调整以获得更高的分数。在文本生成阶段，可以用来评估和调整不同生成策略（比如贪婪搜索，随机采样，束搜索）的有效性，从而提高生成文本（尤其是复杂文本）的连贯性和多样性。 2. 模型蒸馏微调方面，用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。同时，Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。 3. 在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。 4. 关于部署方面，讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。同时介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 更加完善的训练说明，可直接阅读官方论文：DeepSeekAI《DeepSeekR1:Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》https://arxiv.org/html/2501.12948

蒸馏和微调是在人工智能领域中常见的概念，它们有一定的区别和联系。 蒸馏是一种模型压缩技术，通过将复杂的大模型的知识和能力“提炼”到较小的模型中，以减少模型的参数和计算量，同时保持一定的性能。 微调则是在已有的预训练模型基础上，使用特定任务的数据对模型进行进一步的训练，以使其在特定任务上表现得更好。 它们的关联在于：都是为了优化模型在特定场景下的性能。不同之处在于，蒸馏侧重于模型压缩，而微调侧重于针对特定任务的适应性训练。 提示词和微调都是提高模型表现的方法，但方式不同。提示词是在使用模型时直接提供特定的指令或上下文，引导模型生成合适的回答，灵活方便，无需重新训练模型。微调则需要对模型进行额外训练，使用特定任务的数据调整模型参数，使其在该任务上表现更佳，但需要时间和计算资源。 微调具有一些优点，如能提高特定任务的性能和效率，适用于强调现有知识、自定义结构或语气、教授复杂指令等，但不适用于添加新知识和快速迭代。成功案例如 Canva 通过微调显著提高了性能。最佳实践包括从提示工程和小样本学习开始、建立基线、从小处着手并注重质量，还可以将微调和 RAG 相结合以获得最佳性能。

微调（Finetuning）是一种迁移学习技术，常用于深度学习中。其基本思路是先有一个在大量数据上预训练过的模型，该模型已学会一些基本模式和结构，然后在特定任务数据上继续训练，使其适应新任务。 例如在情感分类中，可先使用大量语料库预训练模型，再用标注过的电影评论继续训练以判断情感；在图像分类中，先使用大量图片预训练模型，再用标注过的猫和狗的图片继续训练以区分二者。 微调的超参数选择很重要，默认超参数适用于一系列用例，唯一需要的参数是训练文件。调整超参数通常能产生更高质量输出的模型，可能需要配置的内容包括： 模型：可选择“ada”“babbage”“curie”或“davinci”之一。 n_epochs：默认为 4，指训练模型的时期数。 batch_size：默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256。 learning_rate_multiplier：默认为 0.05、0.1 或 0.2，取决于 final batch_size。 compute_classification_metrics：默认为假，若为真，在每个 epoch 结束时在验证集上计算特定于分类的指标。 微调能为应用程序定制模型带来更多收益，如比即时设计更高质量的结果、能训练更多例子、节省 Token、降低延迟请求。微调通过训练更多示例改进小样本学习，在大量任务中取得更好结果。微调涉及准备和上传训练数据、训练新的微调模型、使用微调模型等步骤。 目前微调仅适用于 davinci、curie、babbage 和 ada 等基础模型，还可继续微调微调模型以添加其他数据。建议使用 OpenAI 命令行界面，安装时需注意相关要求。

RAG（检索增强生成）模型微调相关知识如下： 通用语言模型通过微调可完成常见任务，如分析情绪和识别命名实体。对于更复杂和知识密集型任务，可基于语言模型构建系统并访问外部知识源。Meta AI 引入的 RAG 方法把信息检索组件和文本生成模型结合，可微调且内部知识修改高效，无需重新训练整个模型。 RAG 接受输入并检索相关支撑文档，给出来源，与输入原始提示词组合后送给文本生成器得到输出，能适应事实变化，获取最新信息并生成可靠输出。 通用的 RAG 微调方法如 Lewis 等人（2021）提出的，使用预训练的 seq2seq 作为参数记忆，用维基百科的密集向量索引作为非参数记忆。 在微调阶段： 检索器微调的常用方法包括直接微调、添加可训练的 Adapter 模块、LSR、LLM Reward RL。 生成器微调的主要方法包括直接微调、GPT4 蒸馏、基于反馈的强化学习。 协同微调是在 RAG 系统中同时对检索器和生成器进行微调，如 RADIT 分别对 LLM 和检索器进行微调。 同时，RAG 提高了嵌入模型质量，传统 RAG 解决方案中的问题也得到解决。

AIGC 大模型是一个较为复杂的概念，下面为您详细解释： 首先，生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词包括： 1. AI 即人工智能。 2. 机器学习是指电脑通过找规律进行学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似的组。 强化学习从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 3. 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 4. 生成式 AI 能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM 是大语言模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑方面，2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

以下是关于 UI 交互设计大模型的相关内容： ComfyUI ollama 本地大模型部署： 1. 先下载 ollama 安装。安装好后不会有任何界面弹出，可以在电脑桌面右下角或者隐藏图标里面找到。 2. 之后再去下载对应的模型，选择模型，复制对应的命令。 3. 打开命令行界面，输入对应的模型获取命令，等待下载完成。 4. 下载的模型会保存到 D:\\ollama\\blobs 。 5. Docker 安装时会下载一些文件，安装后改下目录，不要放在 C 盘。 6. Open webui 安装，输入相关命令。安装成功后，回到 docker 点击，会自动打开网页。第一次使用，需要注册一个账号，选择一个下载好的模型就可以开始使用。 7. 若出现端口占用的错误，运行下面两条命令可以解决。 8. 相关链接： ComfyUI ollama：https://github.com/stavsap/comfyuiollama?tab=readmeovfile Ollama：https://ollama.com/ Docker：https://www.docker.com/ Open webui：https://openwebui.com/ 通过 Open WebUI 使用大模型： 在默认情况下，与大模型的交互在终端中进行，但这种方式较古老。大模型有交互客户端 Open WebUI。Open WebUI 是 github 上的开源项目，参考其官方文档 https://docs.openwebui.com/gettingstarted/ 进行下载和安装。 1. 安装之前先安装 Docker，Win 或 Mac 系统参考文档：，注意下载适配电脑系统的版本。Linux 系统请自行上网找教程。 2. 官方文档中有两种安装 Open WebUI 的方式：ollama 和 open webui 一起安装、仅仅安装 open webui。若已安装 ollama，只需要安装 open webui 即可，复制相关命令。安装下载完成后即可使用。 大模型时代的产品特点： 大模型的交互方式是 NUI（自然用户界面），通过自然语言文本、语音、输入输出图片等直接交互，与现在熟悉的 GUI（图形用户界面）差异很大。现在习惯在 GUI 界面通过点击按钮与机器交互，需要一定学习成本。而 NUI 更符合人的直觉，用户几乎无需特别学习，通过对话操作，但大模型产品对普通用户使用门槛较高，用户留存率和粘性不如主流 App。若未来大模型产品都是 NUI 的，可能对整个信息产业带来深远影响。

GRU+CNN 模型的操作主要包括以下步骤： 1. 编码器部分：使用预训练的卷积神经网络（CNN），如 Inception Resnet V2，将输入图像转换为一组特征向量。在这种情况下，大部分 CNN 部分被冻结，保留预训练的权重。 2. 解码器部分：结构较为复杂，涉及到注意力机制、嵌入层、GRU 层、添加层归一化层和最终的密集层等。可以找到很多关于注意力层和解码器步骤的说明。 3. 组合模型：将编码器和解码器组合在一起，形成一个完整的图像字幕生成模型。 4. 自定义损失函数：由于任务是生成文本序列且序列长度可能不同，使用稀疏分类交叉熵作为损失函数，并屏蔽填充的部分。 5. 编译模型：编译模型，为开始训练做准备。 6. 训练模型：可以根据需求进行更多训练以获得更好结果。 7. 推理与生成字幕：训练完成后，为新的图像生成字幕。在推理阶段，需要重构解码器模型，使其可以接收额外的 GRU 状态输入，并编写自定义推理循环，一次产生一个单词，直到生成完整句子。

GRU（门控循环单元）是 RNN（递归神经网络）的一种变体。 在创建图像描述模型中，解码器部分包含了 GRU 层。GRU 层接受输入，更新其内部状态，并生成输出。通过传递像文本这样的顺序数据，它可以保持与先前输入（例如先前的单词）的顺序依赖关系。 在 Transformer 出现之前，序列到序列的模型主要依赖于循环神经网络（RNN）或其变种，如长短时记忆网络（LSTM）和 GRU。由于传统方法必须按顺序处理序列，在处理长序列时面临梯度消失或梯度爆炸的问题，而且计算效率不高。 在创建图像描述模型的解码器中，GRU 的输出会进入注意力层，该层混合了来自编码器（图像）和解码器（文本）的信息。解码器本身是一个迭代操作，通过自回归地多次调用，最终可以生成完整的文本。 在代码方面，注意力层有两个输入：gru_output 和 encoder_output。在内部，gru_output 用作注意力的查询和键，而 encoder_output 用作值。

目前很难确切地指出截止今天最强的模型是哪一个。以下是一些表现出色的模型： Gemini Ultra：在报告的 32 个基准测试中，在 30 个基准测试中取得了 SOTA，包括多个领域的测试。它是第一个在 MMLU 上实现人类专家水平表现的模型，在多模态推理任务方面也有显著进展。 o3 模型：在 ARCAGI 测试中达到了 87.5%的准确率，几乎与人类水平相当。OpenAI 表示下一代 o3mini 模型的推理能力很强。 Gemini 2.0 Flash：Google 发布的该模型在重要的基准能力上，直接追平甚至部分超越了 Gemini 1.5 Pro，且模型速度有极大提升。 Llama 3.1：是迄今为止最大版本，其在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT4 相抗衡。 需要注意的是，模型的性能评估会因不同的基准测试和应用场景而有所差异，而且技术在不断发展，最强模型的定义也可能随之变化。

要将 DeepSeek 训练模型达到写作的水准，可以参考以下方法： 1. 借助 AI 分析好的文章：找出您最喜欢的文章，投喂给 DeepSeek R1。然后进行多次询问，如从写作角度、读者角度分析文章，询问文章的缺点和不足以及改善和提升的空间，对作者进行侧写，分析其成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 2. 让 AI 对您写的文章进行点评：使用类似“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师，拥有 30 年教育经验，是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章，然后对文章进行分析，然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析，指出问题所在，并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解，请尽量多举例子而非理论陈述。”的提示词。 3. 根据文章内容对作者进行心理侧写：使用如“我希望你扮演一个从业 20 多年，临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家，精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文，然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻，不要吹捧包装，不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射”的提示词。 此外，DeepSeek 模型具有文风出色、善用大词、发散能力强等特点，但也较难收敛，有时会出现幻觉。从创作角度看，其在文学创作上表现出色，能给予更多自由发挥空间。

目前有多种软件可以帮助您实现从图片提取数据并根据固定话术模板输出的需求。以下是一些常见的选择： 1. TensorFlow：这是一个广泛使用的深度学习框架，可用于图像识别和数据处理。 2. OpenCV：提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。 3. PyTorch：常用于深度学习任务，包括图像数据的处理。 但具体选择哪种软件，还需要根据您的具体需求、技术水平和项目特点来决定。同时，您还需要掌握相关的编程知识和图像处理技术，以便有效地运用这些软件来实现您的目标。

以下是一些可以先喂给数据文本然后进行分析的 AI 示例： DeepSeek R1：理论上适合大多数 AI，尤其是有推理模型。您可以找出最喜欢的文章投喂给它，并进行多次询问，如从写作角度、读者角度分析文章，指出文章的缺点和不足以及改善提升的空间，还可以对作者进行侧写，分析其成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 此外，OpenAI 的 GPT 系列模型也是不错的选择。OpenAI 研究团队收集了海量的文本数据，涵盖各种内容，基于 Transformer 架构进行实验，在自然语言处理领域取得了显著成果。

以下是关于数据集的相关信息： 厚德云创建数据集及 Lora 训练步骤： 步骤一·创建数据集 在数据集一栏中，点击右上角创建数据集。 输入数据集名称。 可以上传包含图片+标签 txt 的 zip 文件，也可以只有图片没有打标文件（之后可在 C 站使用自动打标功能），建议提前把图片和标签打包成 zip 上传。 Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，例如：图片名“1.png”，对应的达标文件就叫“1.txt”。 上传 zip 以后等待一段时间，确认创建数据集。返回到上一个页面，等待一段时间后就会上传成功，可以点击详情检查，可预览到数据集的图片以及对应的标签。 步骤二·Lora 训练 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集。 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置，可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 可以按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力。 然后就可以等待训练，会显示预览时间和进度条。训练完成的会显示出每一轮的预览图。鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 中文数据集： |ID|标题|更新日期|数据集提供者|许可|说明|关键字|类别|论文地址|备注| ||||||||||| |1||42856|北京极目云健康科技有限公司||数据来源于其云医院平台的真实电子病历数据，共计 800 条（单个病人单次就诊记录），经脱敏处理|电子病历|命名实体识别|\\|中文| |2||2018 年|医渡云（北京）技术有限公司||CCKS2018 的电子病历命名实体识别的评测任务提供了 600 份标注好的电子病历文本，共需识别含解剖部位、独立症状、症状描述、手术和药物五类实体|电子病历|命名实体识别|\\|中文| |3||\\|MSRA||数据来源于 MSRA，标注形式为 BIO，共有 46365 条语料|Msra|命名实体识别|\\|中文| |4||35796|人民日报||数据来源为 98 年人民日报，标注形式为 BIO，共有 23061 条语料|98 人民日报|命名实体识别|\\|中文| |5||\\|玻森数据||数据来源为 Boson，标注形式为 BMEO,共有 2000 条语料|Boson|命名实体识别|\\|中文| Llama3 数据集相关： 大模型微调需要使用数据集，数据集是让大模型重新学习的知识。数据集的获取以及简单的原理可以参考文档： 数据集：json 下载地址： 有了数据集，就可以使用代码进行微调。首先把数据集上传到服务器，然后编写微调代码、执行微调代码，大概 15 分钟左右就可以微调完成。

在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，能在多个方面提供辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 需要注意的是，这些工具只是辅助，使用时要结合自身写作风格和需求，选择最合适的，且内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。但目前没有哪个 AI 能保证提供的数据绝对真实，仍需您对数据进行仔细核实和评估。

用 AI 做数据分析的好办法包括以下几个方面： 1. 提供大模型可访问的数据源或上传数据表格，并通过提示词明确需要分析的维度和结果输出格式。观察生成结果，迭代优化提示词，最终导出满意结果。 2. 将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，针对每个环节优化 AI 性能，便于发现和修正问题。 3. 针对复杂问题，采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化。 4. 给 AI 提供参考和学习内容，包括高质量的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细流程和知识。 5. 在 Prompt 中使用专业领域术语引导，如法律术语，使 AI 更精准地提供信息。 6. 对于分析结果，要进行交叉验证，结合自身专业知识筛选和判断，确保信息准确。 在实际操作中，例如在 SQL 分析中，用户描述分析内容，后台连接数据库，让 AI 输出并校验 SELECT 类型的 SQL 语句，执行后将数据传给 GPT 分析，最后返回前端页面渲染图表和结论。个性化分析中，用户上传文件并描述辅助，前端解析后传给 GPT 处理，后续步骤与前者一致。

AI 可以帮助您处理已收集的论文相关数据。以下是一些相关的信息和建议： 有一些 AI 工具可以辅助您，例如 Claude 和 Gamma.app。Claude 可以帮助您快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息，还能帮您找到适合的 PPT 制作工具并教会您使用。您可以向 Claude 提出如搜索特定领域权威期刊、筛选相关论文、提取论文摘要等问题。 利用 AI 写课题时，可按以下步骤：确定课题主题、收集背景资料、分析和总结信息、生成大纲、撰写文献综述、构建方法论、数据分析、撰写和编辑、生成参考文献、审阅和修改、提交前的检查。但要记住，AI 是辅助，不能替代您的专业判断和创造性思维。 论文写作中常用的 AI 工具和平台包括： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息，Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等，Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析：Google Colab 支持数据分析，Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化处理格式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 可检测抄袭。 使用这些工具时，应结合自身需求和写作风格选择合适的辅助工具。