Свързани публикации 'large-language-models'
Отключване на мистерията: Какво не могат да направят големите езикови модели (ВСЕ ОЩЕ)
Отключване на мистерията: Какво не могат да направят големите езикови модели (ВСЕ ОЩЕ)
В недалечното бъдеще вероятно ще се сблъскате с привидно прост, но изненадващо труден въпрос от вашето ръководство или колеги: „Какво НЕ МОГАТ да направят големите езикови модели (LLM)? ” Причините зад този въпрос са разбираеми. Хората искат да разберат как техните роли могат да се развият, докато тази технология продължава да прониква на работното място. Част от това любопитство произтича от..
LangChain🦜🔗: Мощната рамка, революционизираща приложенията за езикови модели
Какво е LangChain?
LangChain е мощна рамка, предназначена да революционизира разработката на приложения, задвижвани от езикови модели. Езикови модели като ChatGPT и Llama са невероятно гъвкави и се отличават с широк спектър от задачи. Те обаче могат да се сблъскат с предизвикателства, когато става въпрос за предоставяне на точни отговори или за справяне със задачи, които изискват задълбочени познания или опит в областта. Тук на помощ идва LangChain .
Например — С помощта на..
Сигурен AI бот за лични данни
Направете своя личен AI с Langchain + LLaMA 2 + Flask
LLMs (Large Language Models) в момента са център на внимание в общността на AI. С появата на GPT-4 LLMs станаха толкова масови, че разработчиците тясно интегрират тези модели в няколко приложения. Въпреки че традиционните LLM са невероятни за повечето случаи на употреба, те са склонни да не успяват, когато искате да ги използвате готови с лични данни. Въпреки че можете да интегрирате вашите лични данни с GPT-4 чрез техните API,..
Обобщете уеб страниците в десет реда код с Unstructured + LangChain
Случвало ли ви се е да прочетете множество документи, само за да сте в течение по дадена тема? Възможността за бързо обобщаване на документи е една от задачите, които можете да направите с много малко усилия благодарение на нашата библиотека.
В тази публикация ще ви покажем колко лесно е да обобщите съдържанието на уеб страници с помощта на unstructured , langchain и OpenAI.
Целият код по-долу може да бъде намерен в следния Бележник на Colab .
Получаване на информация
Преди..
Как изглежда жизненият цикъл на ML за LLM на практика?
Няма да кажа, че бях пълноценен отричащ задълбочено обучение, но упорито се сдържах, за да избегна шума на LLM. Въпреки че намирам почти всички ML изследвания за интересни, наистина съм влюбен в изследванията на ML системите, посветени на практическото внедряване на ML модели. И изглеждаше, че генеративният AI се рекламира повече като забавна играчка, за да „видите какво може да направи“, отколкото нещо осъществимо за пускане в производство.
Както обикновено, публикациите в LinkedIn..
Transformers — Rise of the New Beasts: Тест на системите AI21, ALEPH ALPHA, MUSE срещу GPT-3
Transformers — Rise of the New Beasts: 100% субективен тест на системите AI21, ALEPH ALPHA, MUSE срещу GPT-3 — с невероятни резултати.
През последните няколко месеца някои обещаващи езикови модели се пуснаха на живо, предизвиквайки GPT-3. Тествах няколко от тези платформи и им хвърлих данни. Винаги с въпроси като: Могат ли други модели да се конкурират с GPT-3? Или дори са по-добри?
Всички платформи имат специфични функции, някои от които са трудни за сравняване: като например..
Тайният сос зад 100K контекстен прозорец в LLMs: всички трикове на едно място
Тайният сос зад 100K контекстен прозорец в LLMs: всички трикове на едно място
tldr; техники за ускоряване на обучението и извода на LLMs за използване на голям контекстен прозорец до 100K входни токени по време на обучение и извод: позиционно вграждане на ALiBi, Оскъдно внимание, FlashAttention, внимание с множество заявки, Условно изчисление, и 80GB A100 графични процесори.
Наскоро имаше няколко съобщения за нови големи езикови модели (LLM), които могат да използват изключително..
