Large-language-model

PydanticAI est un framework Python conçu pour simplifier le développement d'applications de qualité production utilisant l'IA générative.

Découvrez comment l'optimisation du calcul au moment du test peut considérablement améliorer les performances des modèles de langage de grande taille (LLM) de manière plus efficace que la mise à l'échelle des paramètres du modèle.

LiteLLM est un outil polyvalent conçu pour faciliter les interactions avec une large gamme de modèles de langage (LLMs) en utilisant une interface unifiée. Il prend en charge plus de 100 LLMs et propose des fonctionnalités telles que l'équilibrage de charge, le suivi des coûts et la logique de réessai, ce qui le rend adapté à la fois aux développeurs et aux équipes d'activation de l'IA.

Open Interpreter est un outil innovant qui permet aux modèles de langage de grande taille (LLMs) d'exécuter du code localement dans divers langages de programmation. Il fournit une interface en langage naturel, permettant aux utilisateurs d'interagir avec les capacités de leur ordinateur via une interface de terminal similaire à ChatGPT. Cet outil facilite des tâches telles que la création et l'édition de médias, le contrôle des navigateurs web et l'analyse de jeux de données, le tout via des commandes en langage naturel.

Cet article présente Astute RAG, une nouvelle technique de Génération Augmentée par Récupération (RAG) conçue pour améliorer la fiabilité des Grands Modèles de Langage (LLMs) en abordant les défis posés par la récupération imparfaite et les conflits de connaissances.