Dữ liệu đào tạo AI
Chú thích dữ liệu
Thu thập dữ liệu
Dữ liệu và dịch vụ đào tạo LLM
AI đa ngôn ngữ
Đánh giá và so sánh
Tinh chỉnh có giám sát
Tập dữ liệu có sẵn
Nền tảng thu thập và chọn lọc dữ liệu
Fluidstack, Ragobble, Appen, Ramen AI, Assisterr AI, Writer, ConnectGPT là công cụ LLM Training trả phí/miễn phí tốt nhất.






Đào tạo Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) bao gồm việc sử dụng lượng lớn dữ liệu văn bản để dạy các mô hình AI hiểu, tạo ra và thao tác ngôn ngữ của con người. Quá trình này cho phép LLM thực hiện các nhiệm vụ như tạo văn bản, dịch, tóm tắt và trả lời câu hỏi. Sự phát triển của LLM đã đưa ngôn ngữ tự nhiên (NLP) một bước tiến lớn và mở ra những cơ hội mới cho các ứng dụng AI.
Các chức năng cốt lõi
|
giá
|
cách sử dụng
| |
|---|---|---|---|
Appen | Dữ liệu đào tạo AI | Để sử dụng Appen, bạn có thể khám phá nền tảng của họ để tìm giải pháp dữ liệu, liên hệ với họ để nói chuyện với một chuyên gia về nhu cầu cụ thể của bạn, hoặc tham gia cộng đồng của họ để góp phần vào việc thu thập và chú thích dữ liệu. Họ cung cấp nhiều dịch vụ và một nền tảng để giúp bạn thu thập, chọn lọc và tinh chỉnh dữ liệu cho các mô hình AI của bạn. | |
Writer | Nền tảng xây dựng agent AI |
Khởi đầu $29 mỗi người/tháng (Thanh toán hàng năm) hoặc $39 mỗi người/tháng Khởi động việc áp dụng AI với quyền truy cập tức thì vào các agent Writer và các tính năng cốt lõi của nền tảng. Tối đa 20 người dùng, hơn 100 agent đã được xây dựng sẵn, Hỏi Writer, Xây dựng tối đa 5 agent tùy chỉnh, Knowledge Graph, Quản trị agent cơ bản và báo cáo, bảo mật cấp doanh nghiệp.
| Để sử dụng Writer, các nhóm có thể xây dựng các agent AI tùy chỉnh bằng cách sử dụng các công cụ chia sẻ, kích hoạt các agent này cho nhiều nhiệm vụ khác nhau và giám sát hiệu suất của chúng ở quy mô lớn. Nền tảng cung cấp các công cụ hợp tác, các agent đã được xây dựng sẵn và các chương trình đào tạo thực hành để hỗ trợ việc áp dụng và tích hợp AI trong toàn tổ chức. |
Fluidstack | Quyền truy cập vào hàng ngàn GPU NVIDIA (H100, A100, H200, GB200) | Để sử dụng Fluidstack, bạn có thể đặt trước một cụm GPU quy mô lớn cho việc đào tạo và suy diễn AI hoặc khởi động các phiên bản GPU theo yêu cầu. Nền tảng này cung cấp môi trường Kubernetes hoặc Slurm được quản lý hoàn toàn, và bạn có thể liên hệ với các kỹ sư của họ để được hỗ trợ. | |
Assisterr AI | Tạo mô hình AI không cần mã | Người dùng có thể tạo và triển khai các mô hình AI bằng cách sử dụng công cụ không cần mã của Assisterr. Họ cũng có thể sử dụng nền tảng để đưa ra các vấn đề thực tế cho một mạng lưới các SLM chuyên biệt, tham gia vào lý luận hợp tác và truy cập một thị trường để quảng bá và kiếm tiền từ mô hình của họ. | |
ConnectGPT | Hỗ trợ khách hàng AI 24/7 | Tham gia danh sách chờ trên trang web ConnectGPT để nhận quyền truy cập sớm. Khi được cấp quyền truy cập, bạn có thể tích hợp trợ lý AI vào trang web của mình bằng cách sao chép và dán đơn giản. Sau đó, bạn có thể đào tạo bot bằng dữ liệu của bạn và tùy chỉnh tính cách cùng mục tiêu của nó. | |
Ramen AI | Không cần đào tạo mô hình | Để sử dụng Ramen AI, người dùng có thể tham gia vào danh sách chờ hoặc lên lịch một cuộc gọi demo để bắt đầu. Nền tảng cho phép người dùng dễ dàng thêm, xóa và chỉnh sửa các danh mục phân loại và thử nghiệm chúng ngay lập tức. Người dùng có thể tạo phiên bản với một cú nhấp chuột để thử nghiệm an toàn. Dịch vụ cung cấp một API để tích hợp vào nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm công thức Google Sheet. Một người không chuyên thường có thể tạo ứng dụng sản xuất trong 10 phút. | |
Ragobble | RAG Playground để tạo cơ sở kiến thức |
Chuẩn $9 / tháng Phù hợp cho cá nhân tìm kiếm truy xuất cơ bản hàng ngày. Có tối đa 3 Cơ sở Kiến thức, 25 Tin nhắn GPT 4o mỗi ngày, Hỗ trợ URL và YouTube toàn cầu, Dùng thử miễn phí 7 ngày!
| Đi đến phần Workbench và thêm tài liệu lớp học như ghi chú giảng bài, bài báo, video và nhiều hơn nữa. Khi được tải lên, những tài liệu này sẽ được xử lý và lập chỉ mục để dễ dàng truy xuất. Bắt đầu một phiên trò chuyện, đặt câu hỏi về nội dung, và nhận được câu trả lời được điều chỉnh. |

Công cụ Nghiên cứu AI
Trợ lý ảo AI
AI Tổng Hợp
Trợ Lý AI Làm Bài Tập
Kho kiến thức AI

Trình Tạo Ứng Dụng AI
AI Text Classifier
Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn LLMs
API AI
No Code và Low Code
Công cụ Phát triển AI
Trí Tuệ Nhân Tạo Phân Tích Dữ Liệu
Chăm sóc Sức khỏe: LLMs có thể giúp tạo ra ghi chú lâm sàng, tóm tắt hồ sơ bệnh nhân và hỗ trợ trong nghiên cứu y học
Tài chính: LLMs có thể phân tích báo cáo tài chính, tạo ra thông tin thị trường và hỗ trợ trong đánh giá rủi ro
Giáo dục: LLMs có thể cung cấp trải nghiệm học tập cá nhân hóa, tạo ra nội dung giáo dục và hỗ trợ trong việc đánh giá và phản hồi
Dịch vụ Khách hàng: LLMs có thể cung cấp năng lượng cho chatbots và trợ lý ảo để xử lý truy vấn của khách hàng và hỗ trợ
Người dùng đã ca ngợi các ứng dụng được cung cấp bởi LLM vì khả năng tạo ra văn bản giống con người, cung cấp phản hồi chính xác và phù hợp ngữ cảnh và hỗ trợ trong các nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ. Một số lo ngại đã được đưa ra về khả năng lạm dụng, như tạo tin giả hoặc giả mạo cá nhân. Tuy nhiên, tinh thần tổng thể vẫn tích cực, với người dùng công nhận tiềm năng biến đổi của LLM ở các lĩnh vực khác nhau.
Người dùng tương tác với một chatbot được cung cấp bởi một LLM, nhận phản hồi giống con người cho các câu hỏi của họ
Người học ngôn ngữ sử dụng ứng dụng dựa trên LLM để luyện tập kỹ năng giao tiếp và nhận phản hồi về ngữ pháp và từ vựng
Một nhà văn hợp tác với một LLM để tạo ra ý tưởng, bố cục, hoặc thậm chí cả các phần toàn bộ của tác phẩm của họ
Để huấn luyện một LLM, hãy làm theo các bước sau: 1) Thu thập và tiền xử lý một ngữ liệu văn bản lớn; 2) Xác định kiến trúc mô hình và siêu tham số; 3) Khởi tạo trọng số mô hình một cách ngẫu nhiên; 4) Huấn luyện mô hình bằng dữ liệu đã chuẩn bị, thường với các kỹ thuật như mô hình học ngôn ngữ che lấp hoặc dự đoán từ tiếp theo; 5) Theo dõi quá trình huấn luyện và điều chỉnh siêu tham số khi cần thiết; 6) Đánh giá mô hình đã huấn luyện trên các thước đo thích hợp và các nhiệm vụ thượng dòng; 7) Điều chỉnh LLM cho các ứng dụng cụ thể nếu cần.
Hiệu suất cải thiện trên dải rộng các nhiệm vụ NLP
Giảm cần thiết cho dữ liệu huấn luyện cụ thể cho mỗi nhiệm vụ
Khả năng tạo ra văn bản liên kết và phù hợp ngữ cảnh
Tiềm năng cho việc học few-shot hoặc zero-shot trên các nhiệm vụ mới







































