这项研究探讨了大型语言模型（LLMs）解决数学问题的能力，及各种不同因素如何影响它们的能力。研究人员发现，一种名为“拒绝采样精细调整”（Rejection sampling Fine-Tuning, RFT）的方法有助于这些模型在数学上的提...

本文将详细介绍如何使用LLM CLI工具来简化对嵌入的操作。嵌入是机器学习和深度学习领域的一种重要技术，通常用于将高维数据转化为低维数据，以便于机器理解和处理。LLM CLI工具是专为嵌入设计的一款工具，可以帮助用...

ragas是一个框架，它可以帮助你评估你的检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）管道，这是一类使用外部数据来增强LLM（语言模型学习）上下文的应用程序。RAG管道是近年来人工智能领域的重要研究方...

LLM微调中心是一个包含代码和洞察的平台，专门用于微调各种大型语言模型以适应您的使用场景。不论您是开发者，还是研究人员，甚至是业务决策者，都可以在此找到有用的资源。通过微调，大型语言模型的性能可以得到显...

本文将深入探讨几个主要的AI模型和相关问题。其中包括羊驼2模型，代码羊驼，GPT-4，聊天GPT的微调服务，LLM的扩展，前沿的AI模型，以及LLM的版权法规。羊驼2模型和代码羊驼是近年来AI领域的重要突破，它们的设计和实...

LangFuse是一种为LLM（低延迟的消息）应用设计的开源可观察性和分析解决方案。它主要针对生产环境使用，但也有一些用户在本地开发他们的LLM应用时使用。LangFuse的主要目标是提供实时的、深入的、可操作的见解，以帮...

Lagent是一个轻量级框架，专门用于构建基于LLM（Logical Layered Modeling）的代理。这种框架的设计目的是为了简化和提高基于这种模型的代理的开发效率。LLM模型是一种强大的工具，可以用于模拟和管理复杂的系统，而...

本文探讨了为何现有的大型语言模型（LLMs）不太可能导致人工通用智能（AGI）的发展，以及为何物理学本身将阻止我们从现在的状态突然跃升到AGI。当前的LLMs，虽然在某些方面已经取得了显著的进步，但是在理解和推理的...