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  2. LLM
  • [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agentsLLMAgent
    admin8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buildingLLMsLLMproduction
    admin8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
    admin8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&#xff09
    开源框架模块记忆LLM
    admin8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AILLM
    admin8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
    OpenAILLM
    admin8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 ,
    LLMAgnosticlightweightMCPBridge
    admin8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LLMChatGptstepPrompt
    admin8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
    admin8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LLMPrompt
    admin8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LLMPromptChatbot
    admin8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LangchainConversationChainLLM
    admin8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LLMPromptmemory
    admin8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LangchainLLM
    admin8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LangchainLLMmemory
    admin8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EvaluationsDefensesAttacksLLM
    admin8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
    GenLLMAutoGenenablingapplications
    admin8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enablingGenLLMAutoGen
    admin8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
    LLMEXPLORINGLiDARpotentialModels
    admin8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LLMEXPLORINGarxivLiDAR
    admin8月前
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