LLM Context Extender是一款旨在擴充套件大型語言模型（LLMs）上下文視窗的工具。它透過調整RoPE的基礎頻率和縮放注意力logits的方式，幫助LLMs有效適應更大的上下文視窗。該工具在精細調整效能和穩健性方面驗證了其方法的優越性，並展示了在僅有100個樣本和6個訓練步驟的情況下，將LLaMA-2-7B-Chat的上下文視窗擴充套件到16,384的非凡效率。此外，還探討了資料組成和訓練課程如何影響特定下游任務的上下文視窗擴充套件，建議以長對話進行LLMs的精細調整作為良好的起點。
這是一種在 Intel GPU 上實現的高效的 LLM 推理解決方案。透過簡化 LLM 解碼器層、使用分段 KV 快取策略和自定義的 Scaled-Dot-Product-Attention 核心，該解決方案在 Intel GPU 上相比標準的 HuggingFace 實現可實現高達 7 倍的令牌延遲降低和 27 倍的吞吐量提升。詳細功能、優勢、定價和定位等資訊請參考官方網站。
Confident AI 是一個開源的評估基礎設施，為 LLM（Language Model）提供信心。使用者可以透過編寫和執行測試用例來評估自己的 LLM 應用，並使用豐富的開源指標來衡量其效能。透過定義預期輸出並與實際輸出進行比較，使用者可以確定 LLM 的表現是否符合預期，並找出改進的方向。Confident AI 還提供了高階的差異跟蹤功能，幫助使用者最佳化 LLM 配置。此外，使用者還可以利用全面的分析功能，識別重點關注的用例，實現 LLM 的有信心地投產。Confident AI 還提供了強大的功能，幫助使用者自信地將 LLM 投入生產，包括 A/B 測試、評估、輸出分類、報告儀表盤、資料集生成和詳細監控。
Essential AI開發了全棧AI產品,透過自動化枯燥乏味的工作流程,顯著提高企業工作效率。例如,他們的技術可以使資料分析師的工作效率提高10倍,併為商業使用者提供工具,使他們自己成為獨立的資料驅動決策者。它還可以識別組織供應鏈中的最大風險並提出改進建議。隨著人工反饋和技術突破,Essential AI的LLM將賦能使用者解決越來越困難的任務,解鎖關鍵技能,擴大組織對社會的影響。
Algomax簡化LLM和RAG模型的評估，最佳化提示開發，並透過直觀的儀表板提供對定性指標的獨特洞察。我們的評估引擎精確評估LLM，並透過廣泛測試確保可靠性。平臺提供了全面的定性和定量指標，幫助您更好地理解模型的行為，並提供具體的改進建議。Algomax的用途廣泛，適用於各個行業和領域。
Teammate Lang是一個全能的LLM App開發和運營解決方案。提供無程式碼編輯器、語義快取、Prompt版本管理、LLM資料平臺、A/B測試、QA、Playground等20多個模型，包括GPT、PaLM、Llama、Cohere等。
Agent M是一個強大的大型語言模型或ChatGPT驅動的主代理開發框架,可讓您建立多個基於LLM的代理。Agent Mbetween多個執行各種任務的代理之間進行編排,例如基於自然語言的API呼叫,連線到您的資料並幫助自動化複雜的對話。
LLime是一個基於大型語言模型的企業智慧工作助手,可以為企業的各個部門提供定製化的AI助手,提升工作效率。它提供簡單易用的介面,支援根據企業資料進行模型微調,確保模型精準適配企業需求。主要功能包括程式碼探索、資料分析、內容策略等,可以幫助開發者、管理者和市場人員的工作決策。該產品採用訂閱制,根據部門和員工人數定價。
LobeChat是一個開源的可擴充套件高效能聊天機器人框架,支援一鍵免費部署私有ChatGPT/LLM網路應用。具有自定義模型、多語言支援、Plugins系統、知識抽取等功能,可以幫助使用者快速構建私有、安全可控的AI助理和知識管理工具。
Athina AI是一個用於監控和除錯LLM（大型語言模型）模型的工具。它可以幫助你發現和修復LLM模型在生產環境中的幻覺和錯誤，並提供詳細的分析和改進建議。Athina AI支援多種LLM模型，可以配置定製化的評估來滿足不同的使用場景。你可以透過Athina AI來檢測錯誤的輸出、分析成本和準確性、除錯模型輸出、探索對話內容以及比較不同模型的效能表現等。