RaLLe

Rᴀllᴇ

Rᴀllᴇ es un marco accesible para desarrollar y evaluar modelos de lenguaje grande acuático (R-LLM).
En este video se presenta una descripción general de los usos principales de Rᴀllᴇ en GUI.

Rᴀllᴇ se desarrolla en el Instituto de Investigación y Desarrollo de Tecnología de Memoria de Kioxia Corporation.

Características clave

• Desarrollo y pruebas fáciles : los usuarios pueden seleccionar, combinar y probar fácilmente varios recortes y LLM, incluidos los modelos de código abierto, dentro de una interfaz gráfica.
• Evaluación objetiva de R-LLM : RᴀLLᴇ proporciona experimentos reproducibles con puntos de referencia/métricos objetivos, habilitando evaluaciones objetivas del rendimiento de R-LLM.
• Ingeniería rápida transparente : todas las entradas (indicaciones) y salida de un LLM son visibles para el usuario, lo que permite una fácil exploración y optimización de las indicaciones.

Uso

Empezando:

• Instrucción de instalación: install.md.
• Indexación de documentos: aquí.
• Uso de conjuntos de datos personalizados: aquí.

Usando rᴀllᴇ:

• Guías en la GUI: Aquí.
• Evaluación con un guión de Python: aquí.
• Revise los resultados de la evaluación con MLFLOW: aquí

Nota: Los experimentos de evaluación se pueden realizar tanto a través de la GUI como a través del uso del script.

Referencia

Noticias: Nuestro documento ha sido aceptado por las demostraciones del sistema EMNLP 2023.

Referencia a citar cuando usa rᴀllᴇ en un trabajo de investigación:

 @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 }
}

Licencia

Rᴀllᴇ tiene licencia de MIT, consulte el archivo de licencia para obtener más detalles.