Krish Naik: ¿Qué es la envenenamiento con LLM? Avance interesante
Aprende sobre el envenenamiento por LLM: Un avance interesante que podría cambiar la forma de cómo enfrentamos la salud pública.
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Agregando un agente de aprendizaje profundo para LLM que dobla el contexto para la razonamiento en largas horizontes con compresión de memoria y uso de herramientas
Amplía el poder de razonamiento en LLMs utilizando aprendizaje profundo para mejorar la compresión de memoria y agregar herramientas para el razonamiento a largo plazo.
Agregar un agente LLM para el razonamiento a largo plazo con compresión de memoria y uso de herramientas mediante la creación de una carpeta contextual
Agrega un agente LLM para el razonamiento a largo plazo con compresión de memoria y uso de herramientas mediante la creación de una carpeta contextual - Mejora la eficiencia en tus proyectos y tareas con esta tecnología avanzada.
Agregando un agente LLM para la razonamiento de larga duración con compresión y uso de herramientas del contexto de doblado
Implementación en Python para la integración de un agente LLM (modelo de lenguaje masivo) en sistemas de razonamiento de larga duración. Este código utiliza compresión y herramientas de entrenamiento para mejorar el contexto y la performance del modelo, lo cual es útil para una amplia gama de tareas como procesamiento de lenguaje natural y generación automática de contenido.
Parámetros de generación de LLM – ¿Qué hacen y cómo ajustarlos?
Aprende cómo optimizar la generación de LLM (Lattice LSTM Model) y cómo ajustar parámetros para mejorar el rendimiento en tareas de procesamiento de lenguaje natural. ¡Optimiza tu modelo y consigue resultados superiores!
<trad>Nosotros estamos muy tempranos en nuestro trabajo con LLMs," - Prem Ramaswami, jefe de Comunes de Datos en Google <\/trad>
Google trabaja tempranamente con LLMs según Prem Ramaswami, lo que significa una posible ventaja en el campo de la IA.
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Aprende cómo generar archivos TXT rápido y sencillo con CS-Cart LLMs, optimiza tus procesos y mejorá tu experiencia en línea.
Ingeniería de contexto agente (ACE): Mejores LLMs mediante contextos evolucionarios, no ajuste fino
Mejore su LLM con ACE, un enfoque evolucionario que optimiza el aprendizaje y la capacidad de solución de problemas.
Optimizando el entrenamiento previo a LLM: Muon, Atención latente y MoE en la práctica
Mejora el entrenamiento de tus modelos de lenguaje con Muon, Atención Latente y MoE mediante una práctica sólida basada en datos. Aprende a optimizar tu modelo para obtener mejores resultados.
Despliegue de LLMs en Amazon EKS utilizando contenedores de aprendizaje profundo vLLM
Implementación de LLMs en Amazon EKS mediante contenedores de aprendizaje profundo: Despliegue eficiente y escalable de modelos lingüísticos masivos con Deep Learning Containers en AWS.
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Samsung's pequeño modelo AI supera a los LLMs de razonamiento gigantescos
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