Область LLM (языковая модель) в последнее время приобрела значительную известность. В моем предыдущем посте я представил руководство по созданию базового чат-бота вопросов и ответов, адаптированного к конкретным предметным областям. Тем не менее, когда дело доходит до развертывания такого приложения LLM в производственной среде, тщательного рассмотрения требуют многочисленные факторы. В этой статье я стремлюсь представить схему планирования развертывания приложения LLM. Хотя важно..

RecursiveCharacterTextSplitter(): разбивает текст по строкам, рекурсивно пытаясь разделить текст по разным разделителям. CharacterTextSplitter(): Разделить текст по символам. MarkdownHeaderTextSplitter(): разделяет файл уценки на основе указанного заголовка. TokenTextSplitter(): разделить текст по токенам. SentenceTransformersTokenTextSplitter(): разделить текст по токенам. Language(): для CPP, Python, Ruby, Markdown и т. д. NLTKTextSplitter(): используйте NLTK (набор инструментов..

Давайте начнем с основ, которые многие люди знают о LLM на данный момент, особенно если вы постоянный читатель Data Science at Microsoft : Большие языковые модели (LLM) — это очень круто! Они могут быть привередливыми и галлюцинировать . Эти наблюдения довольно типичны, поэтому мы постараемся не повторять их снова в этой статье. Однако мы отмечаем, что все становится значительно сложнее, когда вам также необходимо: Заставьте LLM работать в конкретном случае более 10 миллионов..

Вы когда-нибудь задумывались, как вы можете использовать LLM для ответа на основе ваших собственных конкретных документов. В этой статье я покажу вам, как добиться этого с помощью LangChain. Давайте начнем и следите за обновлениями до конца для получения бонусных советов. Сначала давайте познакомимся с терминами- Langchain — LangChain — это платформа для разработки приложений на основе языковых моделей. Это позволяет приложениям, которые: Data-aware : подключите языковую..

Эта статья поможет вам запустить модель Vicuna на Mac OSX (версия с процессором). Что такое модель Vicuna? Vicuna – это чат-бот с открытым исходным кодом и LLM, разработанный сотрудниками Калифорнийского университета в Беркли, CMU, Стэнфорда и Калифорнийского университета в Сан-Диего, обученными тонкой настройке LLaMA (подробнее о LLaMA здесь ) на общих разговорах пользователей, собранных с ShareGPT (70 тысяч разговоров, собранных с ShareGPT.com). Это авторегрессивная языковая..

Бинъян Хоу, Джэ Ин, Джинхонг Лю, Ашвин Шанкар — Будучи студентами магистра наук о данных в области вычислительной лингвистики Университета Британской Колумбии, мы представляем наш проект Capstone: точно настроенную языковую модель, которая автоматически генерирует информационные сообщения, адаптированные к информации об отправителе и получателе. Изображение из — https://dripify.io/the-perfect-linkedin-message-best-practices-3-templates/ — Холодный контакт — обычная..