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2023-09-20 talkingdev

Anyscale推出Endpoints优化开源人工智能部署并加强与NVIDIA的整合

Anyscale近日发布了Endpoints,这是一种允许开发者使用流行的LLM API将快速、高效、可扩展的LLM集成到他们的应用程序中的工具。同时,该公司还宣布了与NVIDIA的新整合,以提升在Ray上的LLM的性能和开发,Ray是Anysca...

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2023-09-19 talkingdev

论文:当LLM遇到外部冲突数据引发的智能混乱

像GPT-3这样的大型语言模型之所以聪明,是因为它们从大量数据中学习。那么,当新的信息与它们已经知道的信息冲突时,它们会如何反应呢?研究人员发现,这些模型可能会感到困惑,并给出错误的答案,尤其是当它们面临...

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2023-09-15 talkingdev

构建基于RAG的LLM应用程序的全面指南

最近发布的GitHub仓库为开发者提供了一份详尽的指南,指导如何构建基于RAG(Retrieval Augmented Generation)的LLM(Language Learning Machine)应用程序。该指南详细介绍了从设计到实施的全过程,包括选择合适的...

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2023-09-15 talkingdev

Patronus AI获得300万美元种子轮融资,提升企业对LLMs的信心

Patronus AI近日宣布获得由Lightspeed领投的300万美元种子轮融资,该团队计划构建真实世界评分体系,以帮助企业理解LLMs(大型语言模型)的实用性。在当前,大型语言模型在企业中的应用越来越广泛,然而,将其真正落...

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2023-09-14 talkingdev

ExLlamaV2:在消费级GPU上运行本地LLMs的推理库

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...

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2023-09-12 talkingdev

构建基于LLM系统与产品的七大实用模式

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...

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2023-09-12 talkingdev

大型语言模型能否具备推理能力?

大型语言模型(LLMs)是否具备人类般的推理能力的争论仍在进行中。一方面,有些研究显示,这些模型主要依赖于记忆和模式匹配。另一方面,也有研究显示,它们在与训练数据相关的任务中表现出色,显示出一定的推理能力...

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2023-09-12 talkingdev

PointLLM开源,教会语言模型理解3D形状

近日,GitHub发布了名为PointLLM的新工具,该工具的主要功能是帮助语言模型理解3D对象,而非仅限于文本和2D图像。这一工具的出现,标志着语言模型在处理和理解更为复杂的三维信息方面迈出了重要一步,这将极大地推动...

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