api_key="sk-***", base_url="https://api.chatanywhere.tech/v1" ) # 发送请求 response = client.chat.completions.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role":"user", "content":"四大文明古国分别有哪些?"} ] ) # 打印响应内容 print(response.choices[0].message.content) 1. 2. ...
Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smaller Model Sizes论文中,研究人员提出了一种蒸馏机制来管理特定于任务的小型模型,这些模型在训练数据较少的情况下超过了标准微调的性能。 来自Distilling Step-by-Step 论文的截图。 跟踪开源 LLM(Keeping Track of Open Source LLMs) 开源LLM 的...
1. Model 2. Application 3. Dataset 4. Evaluation 5. Tutorial 6. Related Repository 自ChatGPT为代表的大语言模型(Large Language Model, LLM)出现以后,由于其惊人的类通用人工智能(AGI)的能力,掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开...
We also develop or wrap simple model runtime interfaces. We will provide language generation and image generation capabilities. A set of interfaces, out of the box. 🎯 We focus onopen source, pleasefollow usor join in open source contribution! 💻...
就在昨天,Anthropic发布了一项革命性的技术——模型上下文协议(Model Context Protocol,MCP)。 从此,LLM应用链接数据难的痛点,有望彻底解决。 我们不必再为每个数据源写定制的集成代码了,LLM应用的生态恐怕要颠覆! 这个名为MCP的开放协议,目标是实现LLM应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。
Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型,是一种基于深度学习的自然语言处理模型,它能够学习到自然语言的语法和语义,从而可以生成人类可读的文本。 所谓"语言模型",就是只用来处理语言文字(或者符号体系)的 AI 模型,发现其中的规律,可以根据提示 (prompt),自动生成符合这些规律的内容。
constengine:webllm.EngineInterface=newwebllm.Engine();engine.setInitProgressCallback(initProgressCallback);awaitengine.reload(selectedModel,chatConfig,appConfig); 使用Web Worker WebLLM 支持 WebWorker API,因此您可以将生成过程挂接到单独的工作线程中,这样 webworker 中的计算就不会干扰 UI。
有效的缓存策略可显著降低API调用成本。本节详述缓存优化方案。 缓存策略设计 探讨多层缓存架构的设计,包括热点检测、预缓存、智能失效等机制。 class SemanticCache: def __init__(self): self.cache = {} self.embedding_model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') self.similarity_threshold = 0.95 async...
endpoint_api_key 确保将其设置为机密值。 此值可在之前创建的推理终结点中找到。 model_family 支持的值:LLAMA、DOLLY、GPT2 或 FALCON 此值取决于要针对的部署的类型。 运行工具:输入 Open Model LLM 工具具有许多参数,其中一些参数是必需的。 有关详细信息,请参阅下表,你可以将这些参数与前面的屏幕截图...
4.添加配置:把下面的代码复制粘贴到配置文件里,保存即可!(记得把ADD_YOUR_API_KEY_HERE替换成你自己的 API 密钥!) {"mcpServers": {"brave-search": {"command":"npx","args": ["-y","@modelcontextprotocol/server-brave-search"],"env": {"BRAVE_API_KEY":"ADD_YOUR_API_KEY_HERE"} } } } ...