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...

Meta发布了Code Llama，这是一个建立在Llama 2之上的大型语言模型，专门用于生成和调试代码。它还发布了一个针对Python的特定版本，以及另一个可以理解自然语言指令的版本。这些模型不能互换使用。Meta声称Code Llam...

（LLMs）为初创公司提供了一种范式转变，从销售旨在提高用户生产力的软件转向销售实际的工作成果本身。公司可以通过自动化专门任务（如为律师事务所创建需求包）来利用这一点，而不仅仅是逐步提高生产力。这种方法与...

Flex flow LLM部署框架是一款强大的软件，专门设计来支持语言模型在生产系统中的部署。它能够提供高效、灵活的解决方案，以满足各种复杂环境下的部署需求。此外，它还具有出色的兼容性和扩展性，可以与各种主流的语...

OpenPipe是一个比较和优化LLM提示的灵活平台。它允许用户快速生成、测试和比较候选提示，并可以自动在模型之间转换这些提示。OpenPipe是一个开源项目，可以在GitHub上找到。它的主要目标是提供一个实验场，让用户可...

我们当前的时代正处于一个全新的人工智能阶段，这个阶段的特点是LLMs、变压器和扩散模型的广泛应用。这与以往的人工智能发展阶段有着明显的区别。LLMs是一种复杂的深度学习模型，可以处理大量的数据并预测结果。变压...

对于大多数大型语言模型（LLM）应用，微调并非必要。使用少量提示或检索增强生成（RAG）可能是更好的选择。少量提示是指向LLM提供期望输出的示例，而RAG则涉及查询向量数据库，获取LLM未经训练的信息。这意味着，我...