Large-language-model

PydanticAI ist ein Python-Framework, das entwickelt wurde, um die Erstellung von produktionsreifen Anwendungen mit Generativer KI zu vereinfachen.

Erkunden Sie, wie die Optimierung der Berechnung zur Testzeit die Leistung von Large Language Models (LLMs) effektiver verbessern kann als die Skalierung von Modellparametern.

LiteLLM ist ein vielseitiges Tool, das entwickelt wurde, um die Interaktion mit einer Vielzahl von Large Language Models (LLMs) über eine einheitliche Schnittstelle zu erleichtern. Es unterstützt über 100 LLMs und bietet Funktionen wie Lastenausgleich, Kostenverfolgung und Wiederholungslogik, was es sowohl für Entwickler als auch für KI-Enablement-Teams geeignet macht.

Open Interpreter ist ein innovatives Tool, das Large Language Models (LLMs) ermöglicht, Code lokal in verschiedenen Programmiersprachen auszuführen. Es bietet eine natürliche Sprachschnittstelle, die es Benutzern ermöglicht, über eine ChatGPT-ähnliche Terminaloberfläche mit den Fähigkeiten ihres Computers zu interagieren. Dieses Tool erleichtert Aufgaben wie das Erstellen und Bearbeiten von Medien, die Steuerung von Webbrowsern und die Analyse von Datensätzen, alles durch natürliche Sprachbefehle.

Dieses Papier stellt Astute RAG vor, eine neuartige Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Technik, die darauf abzielt, die Zuverlässigkeit von Large Language Models (LLMs) zu verbessern, indem sie die Herausforderungen durch unvollständiges Retrieval und Wissenskonflikte adressiert.