Tiger：开源LLM工具集助力可信AI开发

Tiger：开源LLM工具集助力可信AI开发

tiger Open Source LLM toolkit to build trustworthy LLM applications. TigerArmor (AI safety), TigerRAG (embedding, RAG), TigerTune (fine-tuning) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tiger14/tiger

在当前人工智能的快速发展中，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）正变得越来越普遍，但它们与提供上下文信息的数据源之间仍存在较大差距。弥补这一差距是构建既具备广泛性又具有特定性和唯一性的可信AI系统的关键。为此，TigerLab团队开发了Tiger开源工具集，旨在帮助开发人员构建更加安全、定制化的AI模型和语言应用。

项目介绍

Tiger是一个全面的、开源的大型语言模型开发工具集。它包括以下四个主要组件：

• TigerRAG：使用基于嵌入的检索（EBR）、检索增强生成（RAG）和生成增强检索（GAR）来满足查询需求。
• TigerTune：Python SDK，用于微调、推理和评估文本生成和文本分类模型。
• TigerDA：数据增强工具包，支持使用微调（指令驱动）的GPT2进行数据增强。
• TigerArmor：AI安全工具包，包含用于测量LLM安全的指标、数据集和评估工具。

项目技术分析

Tiger的核心技术涵盖了当前LLM领域的前沿方法，包括但不限于：

• 基于嵌入的检索（EBR）：使用深度学习模型，如BERT，来生成文本的嵌入表示，并利用这些嵌入进行索引和检索。
• 检索增强生成（RAG）和生成增强检索（GAR）：结合检索和生成方法，以生成更准确、更丰富的响应。
• 微调SDK（TigerTune）：提供方便的API来微调LLM，使其更好地适应特定应用场景。
• 数据增强（TigerDA）：通过生成式方法，如Top-k和Top-p采样，增强数据集，以改善模型性能。
• AI安全测量（TigerArmor）：提供一系列工具来评估LLM的安全性和可靠性。

项目技术应用场景

Tiger工具集的应用场景非常广泛，包括但不限于以下领域：

• 聊天机器人：通过RAG和GAR技术，提高聊天机器人的响应质量和相关性。
• 文本生成：利用TigerTune微调模型，为内容创作、摘要和翻译等任务提供高质量的文本生成。
• 数据增强：在模型训练前对数据进行增强，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
• AI安全评估：通过TigerArmor对LLM进行安全性评估，确保其应用于关键领域时的安全性和可靠性。

项目特点

Tiger工具集具有以下显著特点：

• 模块化设计：每个组件都可以独立使用，也可以与其他组件结合使用，提供灵活的定制能力。
• 易于集成：支持标准的Python库安装方式，易于集成到现有项目中。
• 性能高效：利用最新的LLM技术和算法，提供高效的性能。
• 安全性：内置AI安全评估工具，帮助开发者创建更安全的AI模型。

Tiger工具集是一个强大的开源资源，它为开发者提供了一个坚实的基础，以创建适应特定需求的可信AI模型和语言应用。凭借其全面的功能、模块化设计和易于集成的特性，Tiger有望成为LLM开发领域的一个重要工具。

tiger Open Source LLM toolkit to build trustworthy LLM applications. TigerArmor (AI safety), TigerRAG (embedding, RAG), TigerTune (fine-tuning) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tiger14/tiger