Предлагаем детальное описание 7 фреймворков с открытым исходным кодом для развертывания и обслуживания LLM. Сравните особенности, преимущества, ограничения и затратность таких фреймворков, как vLLM, Text Generation Inference, OpenLLM, Ray Serve, CTranslate2 и MLC LLM.

https://nsprg.ru/xPZr1O

VK: https://nsprg.ru/v82Dlm

Дзен: https://nsprg.ru/vg2nAx

@nuancesprog #MachineLearning #LLM

Предлагаем пошаговое руководство по созданию с нуля личного помощника с ИИ. В руководстве используются большая языковая модель LLaMA 7b и Langchain - библиотека с открытым исходным кодом, специально разработанная для бесшовной интеграции с LLM.

https://nsprg.ru/vXZewm

VK: https://nsprg.ru/mEzPBx

Дзен: https://nsprg.ru/ONkrQm

@nuancesprog #ArtificialIntelligence #Streamlit #LangChain #LLM #LlaMA

Хотите создать диалогового чат-бота на основе собственных наборов данных? Воспользуйтесь пошаговым руководством по разработке диалогового чат-бота с оптимизированной памятью с использованием LLM и LangChain.

https://nsprg.ru/mYAApm

VK: https://nsprg.ru/Ojrr3O

Дзен: https://nsprg.ru/xAGGEO

@nuancesprog #LLM #LangChain #MachineLearning

Представляем ExLlamaV2 - мощную библиотеку для квантизации и запуска LLM. Она оптимизирована для молниеносного вывода, а ее новый формат квантизации EXL2 обеспечивает большую гибкость при хранении весов.

https://nsprg.ru/xP42rx

VK: https://nsprg.ru/vg9YNm

Дзен: https://nsprg.ru/v8EVzO

@nuancesprog #MachineLearning #LLM

Воспользуйтесь руководством по созданию голосового помощника, который позволит задавать вопросы LLM (в том числе по написанию кода) без утечки частной информации. Все компоненты его будут работать локально на вашем компьютере.

https://nsprg.ru/m00jkm

VK: https://nsprg.ru/ONLorx

Дзен: https://nsprg.ru/mrpE0v

@nuancesprog #ArtificialIntelligence #LLM

Хотите помочь своим клиентам овладеть алгоритмическим трейдингом? Тогда вас должны заинтересовать возможности LLM в анализе акций. Предлагаем комплексную методологию по извлечению значимых сведений о рыночных тенденциях на основе настроений, выраженных в новостях.

https://nsprg.ru/OKw30O

VK: https://nsprg.ru/mWNEwO

@nuancesprog #OpenAI #Python #LLM

Слияние  —  инновационный способ создания передовых языковых моделей. В сегодняшнем гайде рассмотрим слияние с помощью библиотеки mergekit, подробно опишем, как работают механизмы SLERP, TIES, DARE и passthrough, а также приведем примеры конфигураций.

https://nsprg.ru/OjApnv

VK: https://nsprg.ru/OQMdzO

@nuancesprog #MachineLearning #LLM #Algorithms

Преимущества генеративного ИИ, способного к созданию контента, давно стали очевидными для всех. Тем не менее сохраняется необходимость в дальнейшей разработке схем, способствующих высокой эффективности моделей на базе ИИ. Сегодня рассмотрим 9 наиболее перспективных паттернов, которые находят широкое применение в современной индустрии.

https://nsprg.ru/xJpbjO

VK: https://nsprg.ru/mDzlPv

@nuancesprog #ArtificialIntelligence #GPT #LLM

Хотите быстро находить лучшие промпты в большом наборе их вариантов? У вас есть уникальная возможность делать это автоматически с помощью Python-библиотеки SAMMO, следуя пошаговому руководству от ее автора и достигая значительной производительности.

https://nsprg.ru/vdWRbx

VK: https://nsprg.ru/maYRjm

@nuancesprog #Python #LLM

Как настроить большую языковую модель? Как составить промпт, чтобы получить приемлемый результат от ИИ? Как минимизировать количество токенов для снижения затрат? Предлагаем отправиться в увлекательное путешествие в мир ИИ и найти ответы на все эти вопросы.

https://nsprg.ru/OKpLqm

VK: https://nsprg.ru/mW7Zdm

@nuancesprog #LLM #ArtificialIntelligence

Ознакомьтесь с применением текстового эмбеддинга в классификации текстов и семантическом поиске (с примерами Python-кода). Текстовой эмбеддинг позволит использовать более простые и дешевые LLM-методы, сохраняя при этом большую часть смысла.

https://nsprg.ru/maY56m

VK: https://nsprg.ru/vdWewx

@nuancesprog #MachineLearning #LLM

Узнайте, что именно происходит за кулисами в векторных базах данных. У вас есть возможность самостоятельно пройти все этапы работы с векторами: начиная от эмбеддинга и заканчивая поиском ближайшего соседа.

https://nsprg.ru/O4Kqgv

VK: https://nsprg.ru/x1zKqv

@nuancesprog #LLM #MachineLearning

Рассмотрим внедрение Visual Language Model (VLM) для поиска по картинкам в Нейро Яндекса. Изучим архитектуру VLM, процесс обучения и применение в поиске по картинкам. Проанализируем изменения в пайплайне и оценим результаты внедрения.

ХАБР: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/847706/

@nuancesprog #MachineLearning #LLM

Изучаем концепцию Self-Rewarding Language Models, которая не только генерирует ответы, но и оценивает их качество в процессе обучения. Для этого используется техника LLM-as-a-Judge, состоящая из четырех этапов итерации.

https://arxiv.org/abs/2401.10020

TG: https://t.me/stuffyNLP/35

@nuancesprog #LLM

Мощь больших языковых моделей (LLM) очевидна. Но так ли легко обеспечить их всем необходимым? Сегодня мы пройдем путь работы над LLM - от доказательства концепции до производства - и поговорим о том, какие меры предпринять и каких подводных камней избегать.

https://nsprg.ru/ma7Z7v

VK: https://nsprg.ru/O7wgXO

@nuancesprog #MachineLearning #LLM