저자는 GPU 자원을 소비하기 전에 로봇 공학 모방 학습 데이터셋에서 불량 데몬스트레이션을 식별하도록 설계된 도구인 Calibra를 출시했습니다.
- 프로젝트는 나쁜 데이터를 필터링하기 위해 데이터셋 관측성에 중점을 둡니다.
- 훈련에 가장 중요한 에피소드를 우선순위화하기 위해 코어셋 선택을 구현합니다.
- 코드는 발표에서 링크된 GitHub 저장소를 통해 사용할 수 있습니다.
저자는 도구의 기능에 대한 커뮤니티의 피드백과 조언을 환영합니다.
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Hugging Face Forums
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방금
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출처: 1일 전
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open_models
omertt27, 로봇공학 데이터셋 관측성 및 코어셋 선택을 위한 Calibra 출시
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