Large-language-model

PydanticAI es un framework de Python diseñado para simplificar el desarrollo de aplicaciones de grado de producción utilizando IA generativa.

Explora cómo la optimización del cómputo en tiempo de prueba puede mejorar significativamente el rendimiento de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) de manera más efectiva que escalar los parámetros del modelo.

LiteLLM es una herramienta versátil diseñada para facilitar las interacciones con una amplia variedad de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) utilizando una interfaz unificada. Soporta más de 100 LLMs y ofrece características como balanceo de carga, seguimiento de costos y lógica de reintento, lo que la hace adecuada tanto para desarrolladores como para equipos de habilitación de IA.

Open Interpreter es una herramienta innovadora que permite a los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) ejecutar código localmente en varios lenguajes de programación. Proporciona una interfaz de lenguaje natural, permitiendo a los usuarios interactuar con las capacidades de su computadora a través de una interfaz de terminal similar a ChatGPT. Esta herramienta facilita tareas como crear y editar medios, controlar navegadores web y analizar conjuntos de datos, todo mediante comandos de lenguaje natural.

Este artículo presenta Astute RAG, una novedosa técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) diseñada para mejorar la confiabilidad de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) al abordar los desafíos planteados por la recuperación imperfecta y los conflictos de conocimiento.