9 Открытых LLMs и Агентов, на которых стоит обратить внимание

9 LLMs и Агентов для внимания

В прошлом году наблюдается всплеск интереса к большим языковым моделям и агентам LLM. По мере того, как большие языковые модели продолжают свое продвижение в различные области, они начнут расходиться и станут более специфичными для решения сложных проблем, с которыми общие LLM не справляются хорошо.

Давайте рассмотрим несколько интересных и новых открытых LLM и агентов LLM, за которыми мы следим:

Open Interpreter:

Open Interpreter – это проект, который стремится создать универсальный интерпретатор для больших языковых моделей. Это позволит LLM взаимодействовать друг с другом и получать информацию из различных источников, позволяя им обмениваться информацией и сотрудничать в задачах с большей эффективностью.

• Традиционное искусственное интеллекта против Генеративного искусственного интеллекта
• Программа для поиска простых чисел на языке Python
• Создание векторного поиска высокой производительности

Проект находится на ранних стадиях разработки, но имеет потенциал изменить способ использования открытых LLM. В случае успеха он может привести к использованию LLM в широком спектре новых приложений, от обслуживания клиентов до медицинской диагностики.

LLama2.c:

LLama2.c – это форк проекта LLM от Андрея Карпати. Он разработан для большей эффективности и удобства использования по сравнению с оригинальным LLM. LLama2.c написан на языке C, в то время как оригинальный LLM написан на Python. Это делает LLama2.c более быстрым и эффективным по использованию памяти, чем оригинальный LLM. LLama2.c также включает несколько функций, которые облегчают его использование, такие как командный интерфейс и графический интерфейс пользователя.

Fooocus:

Fooocus – это проект, который стремится создать большую языковую модель (LLM), способную фокусироваться на конкретных задачах. Это позволит использовать LLM для решения проблем, слишком сложных для других методов. Например, LLM, сфокусированный на задаче написания кода, может использоваться для генерации кода для сложных программных приложений. Или LLM, сфокусированный на задаче перевода языков, может использоваться для перевода документов с одного языка на другой.

Проект Fooocus находится на ранних стадиях разработки, но имеет потенциал изменить способ использования LLM. Фокусируя LLM на конкретных задачах, мы можем сделать их более мощными и полезными инструментами.

CodeLllama:

CodeLllama – это агент LLM, который был обучен писать код и генерировать код на различных языках программирования. Некоторые из этих языков включают Python, Java и C++. Конечно, он не заменяет программистов, но CodeLlama может использоваться для генерации кода для различных задач, таких как создание веб-приложений, разработка мобильных приложений и написание сценариев. Это позволяет разработчикам сэкономить ценное время, сосредоточившись на более сложных проектах и планировании.

Он также может быть использован для генерации кода для конкретных целей, например, для генерации кода для реализации определенного алгоритма или для решения конкретной проблемы. CodeLlama – это мощный инструмент, который может использоваться как опытными, так и начинающими программистами.

Llama-gpt:

Llama-gpt – это агент большой языковой модели, который был обучен генерировать текст в стиле GPT-3. Он может использоваться для создания различных типов контента, таких как блоги, статьи и истории. Это может быть полезно для писателей, блогеров и маркетологов, которые хотят повысить свою производительность. Llama-gpt все еще находится в стадии разработки, но уже использовался для создания различных типов контента, включая блоги, статьи и истории. Это многообещающий инструмент, который может изменить способ создания контента.

OpenTF:

OpenTF – это проект, который стремится создать открытую реализацию TensorFlow. Это позволит использовать TensorFlow на более широком спектре платформ и также позволит большую настраиваемость и гибкость в использовании TensorFlow.

Например, разработчики могут использовать OpenTF для создания своих версий TensorFlow, оптимизированных для конкретных задач или платформ. Кроме того, OpenTF может использоваться для создания новых функций и возможностей, которые в настоящее время не доступны в проприетарной реализации TensorFlow. Проект стремится создать открытую реализацию, что позволит использовать TensorFlow на более широком спектре платформ, включая те, которые не поддерживаются текущей версией.

Vall-E-X:

Vall-E-X – это проект, который стремится создать LLM, способный имитировать речь человека. Он все еще находится в стадии разработки, но имеет потенциал изменить способ взаимодействия с компьютерами. В настоящее время мы взаимодействуем с компьютерами с помощью различных интерфейсов, включая клавиатуру, мышь и сенсорные экраны. Однако эти интерфейсы ограничены в своей способности передавать естественный язык человека.

Проект надеется преодолеть эти ограничения, позволяя людям взаимодействовать с компьютерами с помощью естественного языка. Это сделало бы гораздо проще давать компьютерам инструкции и задавать им вопросы. Это также позволило бы нам вести более естественные разговоры с компьютерами. Vall-E-X все еще находится на ранних стадиях разработки, но имеет потенциал изменить способ взаимодействия с компьютерами в будущем.

AI Town:

AI Town – это проект, который стремится создать виртуальный мир, где LLM-ы могут взаимодействовать друг с другом и с людьми. Например, мы могли бы увидеть, как LLM-ы взаимодействуют друг с другом в социальной среде и как они реагируют на различные подсказки и вопросы от людей. Эта информация могла бы помочь нам лучше понять, как LLM-ы учатся и мыслят, и как их можно использовать в различных приложениях.

Кроме того, AI Town можно использовать для создания новых форм развлечений и образования. Например, мы могли бы создать виртуальные миры, где LLM-ы выступают в роли гидов или предоставляют образовательный контент.

Бесшовная коммуникация:

Бесшовная коммуникация – это проект, который стремится создать систему, способную автоматически переводить между разными языками. Это позволило бы людям со всего мира взаимодействовать друг с другом легче и, возможно, в режиме реального времени.

Это всего лишь несколько из множества новых LLM-ов и агентов LLM, которые разрабатываются. LLM-ы имеют потенциал изменить множество отраслей, и мы с нетерпением ждем, что же принесет будущее для этой технологии.

Заключение

Важно следить за любыми изменениями, связанными с открытыми исходными LLM-ами. Лучшее место для этого – это ODSC West 2023, которое пройдет с 30 октября по 2 ноября. С полным треком, посвященным NLP и LLM-ам, вы сможете насладиться докладами, сессиями, мероприятиями и другими мероприятиями, полностью посвященными этой быстроразвивающейся области.

Подтвержденные сессии включают:

• Персонализация LLM-ов с помощью хранилища функций
• Понимание ландшафта больших моделей
• Построение LLM-ов, работающих на ваших данных, с помощью LlamaIndex
• Общее и эффективное самообучение с помощью data2vec
• Приближение к объяснимым и языково-независимым LLM-ам
• Настройка LLM-ов на сообщения в Slack
• За пределами демонстраций и прототипов: как создавать готовые к производству приложения с использованием открытых исходных LLM-ов
• Автоматизация бизнес-процессов с помощью LangChain
• Соединение больших языковых моделей – распространенные проблемы и вызовы

Чего вы ждете? Получите свой билет сегодня!