OpenPipe是一种基于少数提示行为的模型简化工具。在当前的人工智能领域，模型的训练和部署往往需要大量的计算资源和时间，这对许多用户来说是一种负担。然而，OpenPipe的出现改变了这一状况。它通过利用少数提示行为...

对预训练的视觉模型进行特定任务的微调，通常需要大量额外的计算能力。然而，研究人员已经提出了一种名为“显著通道调整”（SCT）的方法，这种方法可以智能地选择模型中需要微调的部分，使用的额外设置要远少于其他方...

大多数开发者已经将AI工具，如Copilot和ChatGPT，融入到他们的日常工作中。然而，高达79%的开发者对隐私和安全问题感到担忧。在这些来自Nylas的实用技术资源中，探索AI创新如何与安全相结合：Nylas和Snyk的炉边谈话...

IBM近日发布了一系列混合专家模型（Mixture-of-Experts，MoE），并公开了它们的架构和部分代码。MoE模型是一种稀疏模型，意味着在不牺牲准确性的情况下，可以节省计算资源。然而，训练这种模型却颇具挑战性。这次IBM...

ExLlamaV2是一个在GitHub上开源的项目，它是为现代消费级图像处理单元（GPU）上运行本地语言模型（LLMs）而设计的推理库。这款推理库的出现，可以帮助用户在个人电脑上使用现代GPU进行深度学习模型的推理计算，而无...

本文分享了七种实用模式，用于将大型语言模型（LLM）整合到系统中：性能测量、添加最新知识、微调任务、缓存以节省时间/成本、确保质量输出、错误管理以及利用用户反馈。首先，性能测量是衡量模型在实际应用中的效果...

本文讨论如何构建和扩展使用大型语言模型的应用程序。GitHub花费了三年时间，从想法到生产，开发了GitHub Copilot。该团队制定了一个三阶段计划进行开发：他们确定了LLM应用的有影响力的问题空间，创建了流畅的AI产...

Meta公司最新研发的SAM.cpp项目现已在GitHub仓库中开源。这是一项运行于纯C++环境下的分割技术，其底层驱动是GGML。SAM.cpp能够实现Meta上的任何内容的精细分割，不论是图像、视频，还是复杂的3D模型，都能够轻松应...