OpenPipe是一个比较和优化LLM提示的灵活平台。它允许用户快速生成、测试和比较候选提示，并可以自动在模型之间转换这些提示。OpenPipe是一个开源项目，可以在GitHub上找到。它的主要目标是提供一个实验场，让用户可...

对于大多数大型语言模型（LLM）应用，微调并非必要。使用少量提示或检索增强生成（RAG）可能是更好的选择。少量提示是指向LLM提供期望输出的示例，而RAG则涉及查询向量数据库，获取LLM未经训练的信息。这意味着，我...

强化学习可能是当前对齐大型语言模型（甚至视觉模型）最好的工具。然而，当你需要大量的人类数据来训练一个奖励模型时，这就成为了一项挑战。如果你可以只使用“提示”呢？这是RLCF（强化学习计算框架）趋势的又一绝佳...

「impel」是一款专为Mac设计的全天候AI伴侣。这款产品理解您屏幕上的内容，无需任何提示，就能自动提供建议、信息和行动。它能够理解和解析用户在屏幕上进行的所有活动，并根据上下文，无需用户主动询问，就能主动提...

在一篇新的研究报告中，研究人员在聊天式提示中通过检索9个演示示例，使用预训练的Llama-2语言模型进行了在上下文中的学习。这种方法并没有改变模型的权重，但它使得与文本达芬奇-003模型相比，赢率增加了7倍，使其...

通过上传JSONL数据到你的云端硬盘，链接并运行带有QLoRA和SFT训练的笔记本，你就可以得到一个定制调整的Llama2模型。这似乎是我发现的最简单的调整例子，并且效果很好。最重要的是，该模型使用了（提示，响应）的格...

Parea AI是一个开发者工具包，专门用于调试和监控LLM应用。用户可以以版本化的方式实验提示和模型配置。在较大规模上，使用自定义的Python评估指标来评估提示。通过API监控LLM应用，并在仪表板上查看分析数据。Parea...

Magentic是一款强大的工具，它可以帮助开发者轻松地将大型语言模型（LLMs）集成到Python代码中。Magentic的特点在于，它将提示模板处理为函数，使用类型注释来指定结构化输出。然后，您可以无缝地将LLM查询和函数调...