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RaLLe

AI-Quellcode

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Rᴀllᴇ

Rᴀllᴇ ist ein zugänglicher Rahmen für die Entwicklung und Bewertung von Retrieval-Augment-Großsprachenmodellen (R-Llms).
In diesem Video wird ein Überblick über die Hauptverwendung von Rᴀllᴇ auf der GUI dargestellt.

Rᴀllᴇ wird am Institut für Gedächtnisstechnologieforschung und -entwicklung der Kioxia Corporation entwickelt.

Schlüsselmerkmale

Einfache Entwicklung und Prüfung : Benutzer können verschiedene Retriever und LLMs, einschließlich Open-Source-Modelle in einer grafischen Schnittstelle, problemlos auswählen, kombinieren und testen.
Objektive Bewertung von R-Llms : Rᴀllᴇ bietet reproduzierbare Experimente mit objektiven Benchmarks/Metriken und ermöglicht objektive Bewertungen der R-LLM-Leistung.
Transparente Eingabeaufforderung : Alle Eingaben (Eingabeaufforderungen) und Ausgabe eines LLM sind für den Benutzer sichtbar und ermöglichen eine einfache Erkundung und Optimierung von Eingabeaufforderungen.

Verwendung

Erste Schritte:

Installationsanweisung: Install.md.
Dokumentindexierung: Hier.
Verwenden von benutzerdefinierten Datensätzen: Hier.

Mit rᴀllᴇ:

Guides on GUI: Hier.
Bewertung mit einem Python -Skript: Hier.
Überprüfen Sie die Bewertungsergebnisse mit MLFlow: Hier

Hinweis: Bewertungsexperimente können sowohl über die GUI als auch über das Skript durchgeführt werden.

Referenz

Nachrichten: Unsere Zeitung wurde von EMNLP 2023 -Systemdemonstrationen akzeptiert.

Verweise auf Zitat, wenn Sie Rᴀllᴇ in einem Forschungsarbeit verwenden:

 @misc { ralle ,
      title = { RaLLe: A Framework for Developing and Evaluating Retrieval-Augmented Large Language Models } , 
      author = { Yasuto Hoshi and Daisuke Miyashita and Youyang Ng and Kento Tatsuno and Yasuhiro Morioka and Osamu Torii and Jun Deguchi } ,
      url = { https://arxiv.org/abs/2308.10633 } ,
      year = { 2023 } ,
      eprint = { 2308.10633 } ,
      publisher = { arXiv }
}