Refuel LLM-2

Refuel LLM-2是一款專為資料標註、清洗和豐富設計的進階語言模型。它在30多種資料標註任務的基準測試中超越了所有現有最先進語言模型，包括GPT-4-Turbo、Claude-3-Opus和Gemini-1.5-Pro。

目標受眾：

包括資料科學家、機器學習工程師、企業資料團隊以及任何需要進行大量資料預處理和標註的專業人士。 Refuel LLM-2透過自動化和優化資料清洗和標註流程，幫助這些使用者節省時間，並提高資料處理的品質和效率。

使用場景範例：

在金融領域，用於自動化財務文件的分類和標註

在招募領域，幫助篩選和標註履歷中的關鍵訊息

在電子商務領域，自動標註產品描述和客戶評論

產品特色：

在數據標註任務中表現出色，準確率高於80%

支援長文本輸入，最大輸入上下文長度達到32K

提供模型微調支持，以適應特定任務需求

開源RefuelLLM-2-small模型，促進社群發展

在非公開資料集上進行了效能測試，確保模型在現實世界任務中的可靠性

提供互動式平台測試模型效能

支援在Refuel Cloud上直接存取和使用模型

使用教學：

1. 造訪Refuel LLM-2的線上平台或下載Refuel Cloud

2. 註冊帳戶並登入以取得模型存取權限

3. 在LLM playground中測試模型效能，或在Refuel Cloud中進行模型微調

4. 根據具體任務需求，對模型進行必要的參數配置與微調

5. 將微調後的模型應用於實際的資料標註、清洗或豐富任務

6. 監控模型效能，根據回饋進行調整以最佳化結果

7. 利用開源的RefuelLLM-2-small模型進行自訂開發與實驗