大語言模型

awesome-generative-ai-guide:生成式AI資源中心,覆蓋研究、面試資源、筆記本等

這個GitHub倉庫是一個集中存放生成式人工智慧相關資源的中心,包括每月最新研究論文、面試題庫、課程材料、程式碼筆記本等。內容定期更新,旨在讓開發者及從業人員能夠及時跟進最新進展,提高生產力。主要資源包括論文摘要、面試問題分類、免費課程列表、開源筆記本等,還包括一些使用場景和範例。

AutoGen:下一代LLM申請框架

AutoGen 是一個基於多代理對話方塊架的下一代大語言模型應用程式。它簡化了複雜 LLM 工作流的編排、自動化和最佳化,最大化了 LLM 模型的效能並克服了其弱點。AutoGen 支援多種複雜對話模式,具有可自定義和可對話的代理,開發人員可以使用 AutoGen 構建各種對話模式。

Inductor:評估、確保和改進LLM應用程式的質量

Inductor是一款面向開發者的工具, 用於評估、確保和改進大語言模型(LLM)應用程式的質量, 可在開發和生產環境中使用。主要功能包括: 1. 快速開發: 提供持續測試和評估工作流, 不斷了解和提高應用質量及成本效益。2. 快速可靠地部署: 透過嚴格評估應用行為, 確保高質量和高價效比。並可持續監控使用情況, 發現和解決問題。3. 輕鬆協作: 易於工程師與其他角色(如產品經理、使用者體驗師、專家等)協作, 獲取反饋意見, 確保應用使用者友好。4. 為團隊量身打造: 提供測試套件、命令列介面、版本控制、自動化執行記錄、人機評估、分析工具、生產環境監控和Web協作介面等。Inductor可與任何模型、任何LLM應用開發方式無縫整合, 可在本地部署或使用雲服務。

DenserBot:將資料轉化為知識

Denser Chatbots可以利用您的個人網站或上傳的檔案建立聊天機器人。Denser採用先進技術處理您的資料,並使用大型語言模型從您的特定資料中提取見解來回答您的查詢。使用Retrieval Augmented Generation (RAG)方法,Denser Chatbots能夠生成基於您獨有的知識庫的答案,提供比標準大型語言模型更個性化和相關的響應。構建和部署Denser Chatbots非常簡單,只需提供您的網站URL,即可開始構建和部署,無需任何程式設計技能。

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