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本列表汇集了关于LLM技术的最新研究与应用,涵盖模型优化、实时对话、知识图谱生成等多个领域,助力您深入理解和应用LLM。

第50天:构建大型语言模型(LLM)推理的REST API

原文英文,约500词,阅读约需2分钟。发表于:

Introduction Large Language Models (LLMs) like GPT and BERT have immense potential, but their true power lies in integrating them into real-world applications via APIs. A REST API for LLM...

构建大型语言模型(LLM)推理的REST API可实现灵活的部署。使用FastAPI和Hugging Face库,开发者可轻松集成LLM,支持聊天机器人和文本生成等应用。确保安全性、限流和监控是最佳实践。

第50天:构建大型语言模型(LLM)推理的REST API
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创始人在Agentic LLM时代必须做的事情

原文英文,约300词,阅读约需1分钟。发表于:

The other day, I had an intriguing conversation with a friend in tech about Agentic LLMs and coding assistants. It went something like this: 👤 Me: "We’re at a point where Agentic AI (AAI) can help...

我与一位技术朋友讨论了Agentic AI(AAI)和编码助手。他认为AAI在编写代码方面有潜力,但难以生成完美代码。我提到资深开发者仍然重要,而初级开发者可能不再必要。创始人需学习编码或与资深开发者合作,以适应自动化时代。

创始人在Agentic LLM时代必须做的事情
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LLM流媒体中的隐性瓶颈:函数调用(及其解决方法)

原文英文,约1100词,阅读约需4分钟。发表于:

📢 Introduction Picture this: You’re building a real-time LLM-powered app. Your users are expecting fast, continuous updates from the AI, but instead, they’re staring at a frozen screen. What...

构建实时LLM应用时,函数调用可能导致流阻塞,影响用户体验。为避免此问题,可采用异步函数处理I/O任务、后台任务处理重计算和对大数据集进行分块处理,以保持流畅的实时体验。

LLM流媒体中的隐性瓶颈:函数调用(及其解决方法)
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掌握实时AI:开发者构建流式LLM的FastAPI和Transformers指南

原文英文,约1000词,阅读约需4分钟。发表于:

Introduction: Why Real-Time Streaming AI is the Future Real-time AI is transforming how users experience applications. Gone are the days when users had to wait for entire responses to load....

实时流式AI正在改变用户体验,开发者需掌握流式LLM的构建。本文介绍了使用FastAPI和Transformers创建实时文本生成的步骤,包括环境设置、流式端点构建和客户端集成,以实现实时响应。

掌握实时AI:开发者构建流式LLM的FastAPI和Transformers指南
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使用Python 通过K线计算技术指标,并用 LLM 预测趋势

原文中文,约2000字,阅读约需5分钟。发表于:

经常混币圈、股票和外汇的朋友们都知道有一个东西叫 K线,大概长这样 同时你也可以选择添加更多的图表,如布林线、 […]

本文介绍了如何使用K线数据和技术指标(如布林线、RSI、MACD)进行市场分析。通过Python库TA-Lib,可以轻松计算这些指标,并结合币安API获取数据,最终将数据转换为JSON格式,利用LLM进行分析以支持决策。

使用Python 通过K线计算技术指标,并用 LLM 预测趋势
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拨入LLM:与人类对齐的对话意图聚类

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于:

本研究解决了传统文本聚类方法与人类感知不匹配的问题,提出了一种利用大型语言模型(LLM)优化意图聚类算法的新方法。通过验证精调的LLM在语义连贯性评估和聚类命名中的优越性能,且新算法在意图发现中的应用效果显著,包括在定量指标上提高6.25%和在应用层面性能提升12%。

本研究提出了一种新方法,利用大型语言模型优化意图聚类算法,解决传统文本聚类与人类感知不匹配的问题。验证结果显示,该算法在意图发现中定量指标提升了6.25%,应用性能提升了12%。

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为什么要在本地运行LLM/SLM

原文英文,约200词,阅读约需1分钟。发表于:

Privacy and Data Control User data and chat interactions remain on the local machine Prompts don't leave the localhost, ensuring privacy Cost-Effectiveness No monthly subscriptions or per-request...

用户数据和聊天记录保存在本地,确保隐私,无月费或按需付费,降低成本。支持高级配置和离线功能,避免网络问题。流行的本地LLM工具如LM Studio和GPT4ALL,帮助用户控制数据和费用。

为什么要在本地运行LLM/SLM
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田渊栋团队论文火了!连续思维链优于CoT,打开LLM推理新范式

原文中文,约5700字,阅读约需14分钟。发表于:

研究者提出了一种新方法Coconut,通过在潜在空间中推理,提升了大语言模型(LLM)的推理能力。该方法直接利用最后的隐藏状态作为输入,避免了传统语言空间的限制。实验结果显示,Coconut在数学和逻辑推理任务中表现优于基于语言的推理方法,尤其在复杂规划任务中更具优势。

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NeurIPS 2024 | LLM智能体真能模拟人类行为吗?答案有了

原文中文,约6200字,阅读约需15分钟。发表于:

AIxiv专栏探讨了大语言模型(LLM)在模拟人类信任行为中的表现,研究发现LLM代理在信任博弈中展现出与人类相似的信任行为,为理解人类与LLM的对齐提供了新思路。

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基于LLM增强生成检索的偏好识别

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于:

本研究解决了现有序列推荐系统个性化不足的问题,通过引入“偏好识别”的新范式,显式地在上下文中对生成推荐系统进行用户偏好条件化。研究提出的Mender方法在评估基准上展示了优越性能,表明其能够有效引导推荐系统更好地识别用户偏好,促进个性化推荐的发展。

本研究提出Mender方法,通过新颖的“偏好识别”范式,显著提升序列推荐系统的个性化和用户偏好识别能力。

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