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2023-11-07 talkingdev

Giskard:LLM和ML模型的开源测试框架

Giskard是一个Python库,可以自动检测从表格模型到LLM的AI模型的漏洞,包括:性能偏见、数据泄露、虚假相关性、幻觉、毒性、安全问题等等。让您的模型快速、安全地投入生产。在GitHub上安装Giskard或在Colab中尝试。

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2023-11-03 talkingdev

人工智能在软件公司的作用

从帮助您编写代码、检查代码的质量到为您的内容生成添加可重复性,人工智能将影响我们如何思考在软件公司日常运营中的利用。本文探讨了您应该考虑将人工智能添加到哪些常见领域。

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2023-11-03 talkingdev

MoE PEFT代码发布:Cohere AI的参数高效微调模型

Cohere AI的研究部门For AI开发了用于混合专家模型的参数高效微调方法,称为MoE PEFT。该算法可显著提高模型的微调效率,同时保持准确性。最近,该团队公开了该算法的GitHub代码库,为社区提供更多研究资源和工具。C...

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2023-11-03 talkingdev

用于RAG、微调和模型服务的开源工具包

最近,一家开发团队发布了一个名为“LLM Toolkit”的开源Python工具包,用于构建基于RAG的语言模型生成应用程序。它提供了快速的RAG微调、模型训练和服务脚本,同时支持多种文本数据输入和输出格式。该工具包的代码已...

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2023-11-01 talkingdev

MicroTCP,一种极简的TCP/IP协议栈

近日,一种名为MicroTCP的TCP/IP协议栈引起了广泛关注。相比于其他协议栈,MicroTCP非常小巧,只有1000行代码,运行时内存占用也非常少。该协议栈是用C语言编写的,可用于嵌入式设备,尤其适合一些资源有限的设备。M...

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2023-11-01 talkingdev

Phind称其模型打败GPT-4,速度等同于GPT-3.5,支持16k上下文编码

据最新消息,Phind模型在编码方面的表现已经超过了目前最强的GPT-4。该模型支持16k上下文编码,在编码速度上也不逊于GPT-3.5。Phind模型是一种基于自然语言处理技术的编码器,可以用于编写各种程序代码。该模型采用...

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2023-10-31 talkingdev

Magnetic:轻松将LLM集成到您的Python中

Magnetic是一个用于轻松集成大型语言模型到Python代码的库。 这个名为Magnetic的库是由NLP引擎提供商Hugging Face发布的。基于Transformers,Magnetic允许您轻松地将大型语言模型集成到您的Python代码中,以进行各种...

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2023-10-31 talkingdev

ICTC-个性化图像聚类库开源

这篇论文介绍了一种名为IC⁠TC的基于文本条件的图像聚类方法,该方法利用视觉语言模型根据用户提供的文本描述对图像进行排序。IC⁠TC方法使用了预训练的视觉语言模型来生成图像和文本之间的嵌入,然后使用这些嵌入来聚...

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