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[LLM-Agents]浅析Agent工具使用框架:MM-ReAct
上文LLM-Agents]详解Agent中工具使用Workflow提到MM-ReAct框架,通过结合ChatGPT 与视觉专家模型来解决复杂的视觉理解任务的框架。通过设计文本提示(prompt d
框架
工具
agents
LLM
Agent
admin
8月前
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LLMs:《Building LLM applications for production构建用于生产的LLM应用程序》翻译与解读
LLMs:《Building LLM applications for production构建用于生产的LLM应用程序》翻译与解读 LLMs:构建用于生产的LLM应用程序的挑战与案例经验总结—
应用程序
building
LLMs
LLM
production
admin
8月前
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一文读懂LLM的「幻觉」问题
如何解决大模型的「幻觉」问题? 参考论文 论文1:《Siren’s Song in the AI Ocean: A Survey on Hallucination in Large Language Models》 论文2:《Cogniti
一文
幻觉
读懂
LLM
admin
8月前
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【LLM】Agent设计和开源框架汇总 | 记忆模块构建
note 开源Agent分为积累:自动agent(autoGPT、loopGPT、babyAGI)、半自动agent(camel)
开源
框架
模块
记忆
LLM
admin
8月前
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AI原生应用架构演进:LLM带来的变革与挑战
AI原生应用架构演进:LLM驱动的范式转变与工程挑战 关键词 AI原生架构 | 大语言模型(LLM) | 应用架构范式 | 智能交互系统 | 提示工程 | 向量数据库 | 认知架构 | 多模态融合 | 模型编排 摘要 本分析深入探讨
架构
AI
LLM
admin
8月前
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【LLM】OpenAI 的DAY12汇总和o3介绍
noteo3 体现出的编程和数学能力,不仅达到了 AGI 的门槛,甚至摸到了 ASI(超级人工智能)的边。Day 1:o1完全
OpenAI
LLM
admin
8月前
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MCP Bridge: A Lightweight, LLM-Agnostic RESTful Proxy for Model Context Protocol Servers
MCP Bridge: A Lightweight, LLM-Agnostic RESTful Proxy for Model Context ProtocolServersArash Ahmadi , Sarah Sharif ,
LLM
Agnostic
lightweight
MCP
Bridge
admin
8月前
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100 个 LLM ChatGPT Prompt 最佳实践指南:LET‘s THINK STEP BY STEP
欢迎您的阅读,接下来我将为您一步步分析:100 个 LLM ChatGPT Prompt 最佳实践指南。让我们通过多个角度来探讨这个主题,以确保全面和深入的理解。 100
指南
LLM
ChatGpt
step
Prompt
admin
8月前
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LLM 大模型学习必知必会:大模型基础知识篇
魔搭 ModelScope 开源的 LLM 模型 魔搭 ModelScope 欢迎各个开源的 LLM 模型在社区上做开源分享。目前社区上已经承载了来自各个机构贡献的不同系列的 LLM 模型。并且社区的开发者也在这些模型的基础上&#
模型
基础知识
必会
LLM
admin
8月前
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【LLM学习笔记】关于Prompt
一、相关定义 文献:The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques] 1. Prompt A prompt is an input t
学习笔记
LLM
Prompt
admin
8月前
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#LLM入门|Prompt#1.8_聊天机器人_Chatbot
聊天机器人设计 以会话形式进行交互,接受一系列消息作为输入,并返回模型生成的消息作为输出。 原本设计用于简便多轮对话,但同样适用于单轮任务。 设计思路 个性化特性:通过定制模型的训练数据和参数,使机器人拥有特定的个性化特点。 专门任务设计:
机器人
入门
LLM
Prompt
Chatbot
admin
8月前
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小黑黑尝试了解langchain:使用 Langchain 的 LLM 的对话记忆ConversationChain
初始化模型from langchain.schema import SystemMessage, HumanMessagefrom langchain_openai import ChatOpenAIlangchain_keyls
记忆
Langchain
ConversationChain
LLM
admin
8月前
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#LLM入门|Prompt#3.3_存储_Memory
在与语言模型交互时,一个关键问题:记忆缺失使得对话缺乏真正的连续性。 因此,接下来介绍 LangChain 中的储存模块,即如何将先前的对话嵌入到语言模
入门
LLM
Prompt
memory
admin
8月前
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4. 使用LangChain的LLM对话记忆
对话记忆是聊天机器人如何以对话方式响应多个query的机制。他使得对话连贯,没有他,每个query都是当做完全独立的输入、而不考虑过去的交互。 上面的图代表了LLM有对话记忆和没有对话记忆。蓝色的
记忆
Langchain
LLM
admin
8月前
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LangChain大型语言模型(LLM)应用开发(二):Conversation & Memory
LangChain是一个基于大语言模型(如ChatGPT)用于构建端到端语言模型应用的 Python 框架。它提供了一套工具、组件和接口,可简化创建由大型语言模型 (LLM)
模型
语言
Langchain
LLM
memory
admin
8月前
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Attacks, Defenses and Evaluations for LLM Conversation Safety: A Survey论文分享
今天分享的论文是《Attacks, Defenses and Evaluations for LLM Conversation Safety: A Survey》 原文链接:[2402.09283] Attacks,
论文
Evaluations
Defenses
Attacks
LLM
admin
8月前
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AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation Framework
本文是LLM系列的文章,针对《AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation Framework》的翻译。AutoGen:通过多代理对话框
Gen
LLM
AutoGen
enabling
applications
admin
8月前
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【论文通读】AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation
AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation 前言 Abstract Motivation Framework Conversable Ag
论文
enabling
Gen
LLM
AutoGen
admin
8月前
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21、LiDAR-LLM: Exploring the Potential of Large Language Models for 3D LiDAR Understanding
简介 官网 将原始LiDAR数据作为输入,利用LLMs卓越的推理能力,来获得对室外3D场景的全面了解,将3D户外场景认知重构为语言建模问题,如3D
LLM
EXPLORING
LiDAR
potential
Models
admin
8月前
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[arxiv论文阅读] LiDAR-LLM: Exploring the Potential of Large Language Models for 3D LiDAR Understanding
Yang, S., Liu, J., Zhang, R., Pan, M., Guo, Z., Li, X., Chen, Z., Gao, P., Guo, Y., & Zhang, S. (2023). LiDAR-LLM: E
论文
LLM
EXPLORING
arxiv
LiDAR
admin
8月前
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