LLMs工具合集: 相关AI工具和开源项目一览
DB-GPT-Hub: 提升大语言模型在文本到SQL转换中的性能
DB-GPT-Hub是一个实验性项目,旨在利用大型语言模型(LLMs)实现文本到SQL的解析,通过数据收集、预处理、模型选择和微调等过程,提高Text-to-SQL能力并降低模型训练成本。
深入探讨Prompt-In-Context Learning: 大语言模型的新范式
本文深入探讨了Prompt-In-Context Learning技术,介绍了其基本概念、应用方法和最新进展,并分析了该技术对大语言模型能力提升的重要意义。
ML-Papers-of-the-Week:每周精选机器学习顶级论文
深入探讨DAIR.AI的ML-Papers-of-the-Week项目,该项目每周精选并总结机器学习领域的顶级论文,为研究人员和从业者提供最新研究动态。
Safeguards Shield: 构建安全可靠的AI应用程序的开发者工具包
Safeguards Shield是一款专为开发者打造的工具包,旨在帮助构建安全可靠的AI应用程序。它通过多层防护机制,为生成式AI应用提供全面保护,有效降低LLM使用风险,加速AI应用从原型到生产的过程。
Ax: 构建强大的LLM驱动智能代理和工作流
Ax是一个基于Stanford DSP论文的开源框架,用于快速构建LLM驱动的智能代理和'代理工作流'。本文深入介绍了Ax的主要特性、使用方法和应用场景,展示了其在构建复杂AI系统中的强大能力。
揭秘检索增强生成(RAG):深入探讨先进RAG管道的内部工作原理
本文深入剖析了检索 增强生成(RAG)技术的工作原理,探讨了RAG如何通过结合外部知识来增强大型语言模型的能力,并详细介绍了RAG管道的各个组成部分及其实现方式。文章还分析了RAG技术面临的挑战,为读者全面呈现了RAG的优势与局限性。
Prompt Engineering Guide: 探索人工智能时代的新兴学科
Prompt Engineering Guide是一个全面的提示工程学习资源,涵盖了最新的论文、技术、应用和工具,旨在帮助研究人员和开发者更好地理解和利用大型语言模型的能力。
OptiMate: 优化人工智能模型性能的开源工具集
OptiMate 是由 Nebuly AI 开发的开源项目,旨在帮助开发者优化 AI 模型性能。它提供了一系列工具,包括 Speedster、Nos 和 ChatLLaMA,可以降低推理成本、优化基础设施利用率,以及减少硬件和数据成本。
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