AI 训练数据
数据标注
数据收集
LLM 训练数据与服务
多语言 AI
评估与基准测试
监督微调
现成数据集
数据收集和整理平台
Fluidstack, Ragobble, Appen, Ramen AI, Assisterr AI, Writer, ConnectGPT 是最好的付费/免费 LLM Training tools.






LLM(Large Language Model)训练涉及使用大量文本数据来教授AI模型理解、生成和操纵人类语言。这一过程使LLMs能够执行文本生成、翻译、摘要和问答等任务。LLM的发展显著推进了自然语言处理(NLP)并为AI应用开辟了新的可能性。
核心功能
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价格
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如何使用
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Appen | AI 训练数据 | 要使用 Appen,您可以探索他们的平台以获取数据解决方案,联系他们,与专家讨论您的具体需求,或加入他们的团队,参与数据收集和标注工作。他们提供各种服务和一个平台,帮助您收集、整理和微调 AI 模型所需的数据。 | |
Writer | AI 代理构建平台 |
入门计划 $29 每用户/每月(按年计费)或 $39 每用户/每月 启动 AI 采用,立即访问 Writer 代理和核心平台功能。最多 20 用户,100+ 预构建代理,提问 Writer,构建多达 5 个自定义代理,知识图谱,基本的代理治理和报告,企业级安全性。
| 使用 Writer 时,团队可以利用共享工具构建自定义 AI 代理,激活这些代理以完成各种任务,并在规模上监督其性能。该平台提供协作工具、预构建代理和实践培训项目,以促进 AI 的采纳和集成。 |
Fluidstack | 访问数千个NVIDIA GPU(H100,A100,H200,GB200) | 要使用Fluidstack,您可以预订一个大型GPU集群进行AI训练和推理,或者启动按需GPU实例。该平台提供完全托管的Kubernetes或Slurm环境,您可以联系他们的工程师以获取支持。 | |
Assisterr AI | 无代码AI模型创建 | 用户可以使用Assisterr的无代码工具创建和部署AI模型。他们还可以利用该平台向专门的SLMs网络提出现实问题,参与协作推理,并访问市场推广和货币化他们的模型。 | |
ConnectGPT | 24小时/7天的AI客户支持 | 在ConnectGPT网站上注册候补名单以获取早期访问权限。一旦获得访问权限,您可以通过简单的复制粘贴方法将AI助手集成到您的网站。然后,您可以使用您的数据训练机器人并自定义其个性和意图。 | |
Ramen AI | 无需模型训练 | 要使用 Ramen AI,用户可以加入等待名单或预约演示电话以开始使用。该平台允许用户轻松添加、删除和编辑分类类别并立即测试。用户可以通过一键创建版本进行安全实验。该服务提供 API,便于集成到多种应用中,包括 Google 表格公式。非技术人员通常在 10 分钟内就能创建一个生产应用。 | |
Ragobble | RAG创意平台,用于创建知识库 |
标准版 $9 / 月 非常适合需要日常基本检索的个人。拥有最多3个知识库,每天25条GPT 4o消息,全球URL和YouTube支持,7天免费试用!
| 进入工作台部分,添加课程资料,如讲义、文章、视频等。上传后,这些材料会被处理并索引,以便于轻松检索。开始聊天会话,提出有关内容的问题,并获得量身定制的回应。 |
医疗保健:LLMs可以帮助生成临床记录、总结患者病历,并协助医学研究
金融:LLMs可以分析财务报告、生成市场洞察,并协助风险评估
教育:LLMs可以提供个性化学习体验,生成教育内容,并协助分级和反馈
客户服务:LLMs可以驱动聊天机器人和虚拟助手处理客户询问并提供支持
用户赞扬LLM驱动的应用程序具有生成类人文本的能力,提供准确且与语境相关的响应,并协助完成各种与语言相关的任务。一些担忧关于潜在的滥用,比如生成虚假新闻或冒充个人。然而,总体情感保持积极,用户认可LLMs在各个领域的变革潜力。
用户与由LLM提供动力的聊天机器人交互,获得类人回复
语言学习者使用基于LLM的应用练习会话技能,并获得语法和词汇反馈
作者与LLM合作生成想法、提纲甚至整篇作品的部分
要训练LLM,请按照以下步骤进行:1)收集和预处理大规模文本语料库;2)定义模型架构和超参数;3)随机初始化模型权重;4)使用准备好的数据训练模型,通常使用掩码语言建模或预测下一个单词等技术;5)监控训练过程并根据需要调整超参数;6)在相关基准测试和下游任务上评估训练好的模型;7)如有必要,对LLM进行特定应用的微调。
在广泛的NLP任务上提高性能
减少对特定任务训练数据的需求
生成连贯、与语境相关的文本的能力
在新任务上具有少样本或零样本学习的潜力







































