RAG-FiT

RAG-FiT 产品介绍

RAG-FiT是一个强大的工具，旨在通过检索增强生成（RAG）技术提升大型语言模型（LLMs）的能力。它通过创建专门的RAG增强数据集，帮助模型更好地利用外部信息。该库支持从数据准备到模型训练、推理和评估的全流程操作。其主要优点包括模块化设计、可定制化工作流以及对多种RAG配置的支持。RAG-FiT基于开源许可，适合研究人员和开发者进行快速原型开发和实验。

RAG-FiT 需求人群

该产品主要面向研究人员和开发者，尤其是那些需要提升LLMs在特定任务中表现的用户。它适合那些需要通过外部信息增强模型能力的场景，例如问答系统、文本生成等。

RAG-FiT 使用场景

使用RAG-FiT对PubMedQA数据集进行微调，提升模型在医学问答任务中的表现。

通过RAG-FiT增强的模型在新闻摘要生成任务中提高信息准确性和相关性。

利用RAG-FiT对法律文本进行微调，帮助模型更好地理解和生成法律相关的内容。

RAG-FiT 产品特色

支持数据增强：创建RAG增强数据集，包括数据加载、归一化、聚合和检索。

高效训练：使用参数高效微调（PEFT）技术对模型进行训练。

灵活推理：支持使用训练或未训练的LLMs进行预测。

多样化评估：提供多种RAG特定的评估指标，如EM、F1、ROUGE等。

模块化设计：通过配置文件实现工作流的定制化。

支持多种模型：兼容Hugging Face Transformers、OpenAI等模型。

可扩展性：允许用户实现自定义评估指标和数据处理步骤。