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Distilabel उन इंजीनियरों के लिए सिंथेटिक डेटा और AI फीडबैक के लिए एक फ्रेमवर्क है जिन्हें सत्यापित शोध पत्रों के आधार पर तेज़, विश्वसनीय और स्केलेबल पाइपलाइन की आवश्यकता होती है।

इंटेंट-आधारित प्रॉम्प्ट कैलिब्रेशन (Intent-based Prompt Calibration) का उपयोग करके प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग के लिए एक फ्रेमवर्क।

पोस्ट-ट्रेनिंग और संरचित डेटा निष्कर्षण के लिए सिंथेटिक डेटा क्यूरेशन

DataDreamer: प्रॉम्प्ट। सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करें। मॉडल को प्रशिक्षित और संरेखित करें।

Unity में sim2real प्रशिक्षण और सत्यापन के लिए परसेप्शन टूलकिट।

[ICLR 2025] संरेखित LLMs को कुछ भी न देकर प्रॉम्प्टिंग के माध्यम से शून्य से संरेखण डेटा संश्लेषण। आपका कुशल और उच्च गुणवत्ता वाला सिंथेटिक डेटा जनरेशन पाइपलाइन!

GPT के बिना आपके डेटा के लिए सिंथेटिक इंस्ट्रक्शन ट्यूनिंग डेटासेट तैयार करने हेतु एक लाइटवेट लाइब्रेरी।

आपकी उंगलियों पर सिंथेटिक स्कीमा और नॉलेज ग्राफ का कॉन्फ़िगर करने योग्य जनरेशन

मल्टीमॉडल डेटासेट तैयार करें 🎹

सिंथेटिक पेपर प्रिंटिंग, फैक्सिंग, स्कैनिंग और कॉपी मशीन प्रक्रियाओं को रेंडर करने के लिए ऑग्मेंटेशन पाइपलाइन