Tag: treinamento de modelos de linguagem

  • Web2JSONL

    Web2JSONL

    Descrição da ferramenta: Web2JSONL é uma ferramenta de desenvolvedor que converte websites e documentos em formato JSONL, facilitando o treinamento de modelos de IA e grandes linguagens. Oferece múltiplos métodos de entrada para maior flexibilidade.

    Atributos:

    📝 Entrada RAW: Permite colar diretamente textos ou corpus para conversão rápida.
    🌐 Navegação Web: Scrape de páginas únicas através de URLs fornecidos.
    📁 Upload de Arquivos: Aceita arquivos TXT, JPG, PNG e WEBP com OCR integrado.
    ⚙️ Conversão Otimizada: Formatada para treinar modelos de IA e LLMs eficientemente.
    🔧 Ferramenta Flexível: Suporta múltiplos métodos de entrada para diferentes necessidades.

    Exemplos de uso:

    🌍 Crawling de páginas web: Extrair conteúdo de sites específicos para treinamento.
    📝 Análise de documentos: Converter textos copiados em JSONL para processamento automatizado.
    📷 OCR em imagens: Upload de imagens com texto para extração e conversão automática.
    🔗 Scraping via URL: Obter dados estruturados diretamente de páginas web com um clique.
    💾 Preenchimento massivo: Upload simultâneo de múltiplos arquivos para geração rápida do JSONL.

  • create-llm

    create-llm

    Descrição da ferramenta: create-llm é uma ferramenta que permite treinar modelos de linguagem de grande porte (LLMs) de forma rápida e simplificada, facilitando o desenvolvimento personalizado em apenas 60 segundos.

    Atributos:

    🛠️ Facilidade de uso: Processo simplificado para treinar LLMs em poucos passos.
    ⚡ Velocidade: Permite treinamento rápido, concluindo em até 60 segundos.
    🔧 Personalização: Possibilita criar modelos adaptados às necessidades específicas do usuário.
    📂 Integração: Compatível com npm e fácil de integrar a projetos existentes.
    💡 Inovação: Ferramenta criada para preencher lacunas dos tutoriais tradicionais.

    Exemplos de uso:

    🚀 Criar um LLM personalizado para chatbot: Desenvolver um modelo específico para atendimento ao cliente.
    📝 Treinamento rápido para assistentes virtuais: Preparar modelos voltados à automação de tarefas diárias.
    🔍 Análise de textos específicos: Treinar modelos focados em domínios como medicina ou direito.
    🎯 Aprimoramento de modelos existentes: Customizar LLMs já treinados com dados adicionais.
    💻 Implementação em projetos internos: Integrar modelos treinados a sistemas internos ou aplicativos próprios.