Публикации по теме 'llm'
Управление LLM с помощью Prompt Engineering
Это пошаговое руководство будет состоять из ряда шагов с кодом, написанным на Python. Мы также будем использовать OpenAI GPT3.5 в качестве нашего основного LLM (позже я объясню, почему мы можем захотеть использовать дополнительный LLM). Существует несколько вариантов программирования для взаимодействия с LLM OpenAI через их API; вы можете использовать прямую реализацию API OpenAI или использовать LangChain, или для этого руководства мы будем использовать библиотеку Python с открытым..
Шаблоны проектирования систем и продуктов на основе LLM
7 ключевых шаблонов для продукта LLM
7 ключевых закономерностей, разделенных на «улучшение производительности в сравнении с сокращением затрат/рисков» и «удобство использования данных и удобство для пользователя».
Оценки: измерение производительности Поисково-дополненная генерация (RAG): добавление новых внешних знаний. Точная настройка: для лучшего выполнения конкретных задач. Кэширование: уменьшает задержку и стоимость] Ограждения: обеспечение качества продукции Защитный UX:..
Генеративный ИИ — Развертывание и вывод Llama 2 в прогнозировании Vertex AI.
В этом посте показано, как развернуть модель чата Llama 2 (параметры 7B) в Vertex AI Prediction с помощью графического процессора T4. Модель будет загружена и встроена в собственное прогнозируемое изображение с использованием сервера Uvicorn . Вы будете использовать тип машины n1-standard-4 с графическим процессором 1xT4 NVidia в Vertex AI Prediction .
Также предоставляется демо-версия на основе Streamlit , развернутая в Cloud Run , позволяющая легко выполнять запросы к..
Маленькие доработки, большие успехи: адаптация больших языковых моделей с помощью LoRA
Представьте, что у вас есть очень сложная языковая машина. Эта машина имеет множество внутренних деталей (называемых грузами), которые были оптимизированы для общего использования .
Теперь вы хотите немного настроить эту машину, чтобы выполнять новую конкретную задачу, например, подробно отвечать на вопросы по заданной предметной области, которая является ответвлением от основного ствола общего назначения. Но если вы попытаетесь настроить каждую часть машины отдельно, это потребует..
Сила PandasAI -1.0.3🚀
Занимаетесь ли вы машинным обучением или наукой о данных, велика вероятность, что вы столкнулись с библиотекой Pandas — важным инструментом для работы с файлами CSV или JSON. Тем не менее, истинная проблема часто заключается в тщательном процессе очистки данных перед дальнейшим анализом.
Что, если бы ИИ мог сделать это за вас?
Что ж, не ищите дальше, потому что уже здесь совершенно новая версия PandasAI — версия 1.0.3 , которая использует Gen AI для очистки ваших данных, позволяет..
Создание масштабируемых приложений LLM: векторные базы данных
В современном быстро меняющемся мире, где преобладают данные, на сцене баз данных появился новый игрок: векторные базы данных. Эти базы данных привлекли значительное внимание, и компании привлекли миллионы долларов, чтобы использовать их потенциал. Некоторые называют их базой данных эпохи ИИ. Хотя для многих проектов они могут показаться излишним решением, нельзя отрицать, что векторные базы данных обладают неотразимой привлекательностью. Их возможности, особенно когда речь идет о..
Раскрытие возможностей диалогового искусственного интеллекта с использованием Python
Разговорный ИИ — это технология, которая позволяет компьютерам понимать, интерпретировать человеческую речь и реагировать на нее естественным и разговорным способом. Он широко используется в чат-ботах, виртуальных помощниках и системах поддержки клиентов, позволяя пользователям взаимодействовать с приложениями посредством текста или речи.
Пример кода Python:
Вот базовый пример чат-бота, использующего Python, который реагирует на ввод пользователя, используя заранее определенные..
