9 LLM e agenti open source da tenere d’occhio

9 LLM e agenti open source da monitorare

Nell’ultimo anno c’è stato un aumento di interesse per i grandi modelli di linguaggio e gli agenti LLM. Man mano che i grandi modelli di linguaggio continuano ad espandersi in diversi campi, inizieranno a specializzarsi e a affrontare problemi complessi che i LLM generali non sono adatti a risolvere.

Quindi diamo uno sguardo a alcuni interessanti e nuovi LLM open-source e agenti LLM che stiamo seguendo:

Open Interpreter:

Open Interpreter è un progetto che mira a creare un interprete universale per i grandi modelli di linguaggio. Ciò consentirebbe ai LLM di comunicare tra loro e di accedere a informazioni da diverse fonti, consentendo loro di condividere informazioni e collaborare su compiti con maggiore efficienza.

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Il progetto è ancora in fase iniziale, ma ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui vengono utilizzati i LLM open-source. Se avrà successo, potrebbe portare all’utilizzo dei LLM in una vasta gamma di nuove applicazioni, dal servizio clienti alla diagnosi medica.

LLama2.c:

LLama2.c è un fork del progetto LLM di Andrej Karpathy. È progettato per essere più efficiente e più facile da usare rispetto all’LLM originale. LLama2.c è scritto in C, mentre l’LLM originale è scritto in Python. Questo rende LLama2.c più veloce e più efficiente in termini di memoria rispetto all’LLM originale. LLama2.c include anche diverse funzionalità che lo rendono più facile da usare, come un’interfaccia a riga di comando e un’interfaccia grafica.

Fooocus:

Fooocus è un progetto che mira a creare un grande modello di linguaggio (LLM) in grado di concentrarsi su compiti specifici. Ciò renderebbe possibile utilizzare i LLM per risolvere problemi troppo complessi per altri metodi. Ad esempio, un LLM focalizzato sul compito di scrivere codice potrebbe essere utilizzato per generare codice per applicazioni software complesse. Oppure, un LLM focalizzato sul compito di tradurre lingue potrebbe essere utilizzato per tradurre documenti da una lingua all’altra.

Il progetto Fooocus è ancora in fase iniziale, ma ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui utilizziamo i LLM. Concentrando i LLM su compiti specifici, possiamo renderli strumenti molto più potenti e utili.

CodeLllama:

CodeLllama è un agente LLM che è stato addestrato a scrivere codice e generare codice in una varietà di linguaggi di programmazione. Alcuni dei linguaggi includono Python, Java e C++. Ovviamente non sostituisce i programmatori, ciò che CodeLlama può fare è essere utilizzato per generare codice per una varietà di compiti, come creare applicazioni web, sviluppare app per dispositivi mobili e scrivere script. Liberando così tempo prezioso per i programmatori per concentrarsi su progetti e pianificazioni più complessi.

Può anche essere utilizzato per generare codice per scopi specifici, come generare codice per implementare un algoritmo specifico o per generare codice per risolvere un problema specifico. CodeLlama è uno strumento potente che può essere utilizzato sia da programmatori esperti che principianti.

Llama-gpt:

Llama-gpt è un agente di grande modello di linguaggio addestrato a generare testo nello stile di GPT-3. Può essere utilizzato per creare una varietà di tipi di contenuto diversi, come post di blog, articoli e storie. Ciò potrebbe essere utile a persone come scrittori, blogger e marketer che cercano di aumentare la loro produttività. Llama-gpt è ancora in fase di sviluppo, ma è già stato utilizzato per creare una varietà di tipi di contenuto diversi, inclusi post di blog, articoli e storie. È uno strumento promettente che ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui viene creato il contenuto.

OpenTF:

OpenTF è un progetto che mira a creare un’implementazione open-source di TensorFlow. Ciò consentirebbe di utilizzare TensorFlow su una gamma più ampia di piattaforme e consentirebbe anche una maggiore personalizzazione e flessibilità nell’utilizzo di TensorFlow.

Ad esempio, gli sviluppatori potrebbero utilizzare OpenTF per creare le loro versioni di TensorFlow ottimizzate per compiti o piattaforme specifiche. Inoltre, OpenTF potrebbe essere utilizzato per creare nuove funzionalità e funzionalità che attualmente non sono disponibili nell’implementazione proprietaria di TensorFlow. Il progetto mira a creare un’implementazione open-source e consentirebbe di utilizzare TensorFlow su una gamma più ampia di piattaforme, comprese quelle non supportate dalla versione attuale.

Vall-E-X:

Vall-E-X è un progetto che mira a creare un LLM in grado di imitare il linguaggio umano. È ancora in fase di sviluppo, ma ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui interagiamo con i computer. Attualmente, interagiamo con i computer attraverso una varietà di interfacce, tra cui tastiere, mouse e touch screen. Tuttavia, queste interfacce sono limitate nella loro capacità di trasmettere il linguaggio umano naturale.

Il progetto spera di superare queste limitazioni consentendo agli esseri umani di interagire con i computer utilizzando il linguaggio naturale. Ciò renderebbe molto più facile fornire istruzioni ai computer e porre loro domande. Ciò consentirebbe anche di avere conversazioni più naturali con i computer. Vall-E-X è ancora nelle prime fasi di sviluppo, ma ha il potenziale per cambiare il modo in cui interagiamo con i computer in futuro.

AI Town:

AI Town è un progetto che mira a creare un mondo virtuale in cui gli LLM possono interagire tra loro e con gli esseri umani. Ad esempio, potremmo vedere come gli LLM interagiscono tra loro in un contesto sociale e come rispondono a diverse istruzioni e domande degli esseri umani. Queste informazioni potrebbero aiutarci a comprendere meglio come gli LLM imparano e pensano e come possono essere utilizzati in una varietà di applicazioni.

Inoltre, AI Town potrebbe essere utilizzato per creare nuove forme di intrattenimento e di istruzione. Ad esempio, potremmo creare mondi virtuali in cui gli LLM fungono da guide turistiche o in cui forniscono contenuti educativi.

Comunicazione senza soluzione di continuità:

La Comunicazione senza soluzione di continuità è un progetto che mira a creare un sistema in grado di tradurre automaticamente tra diverse lingue. Ciò consentirebbe alle persone di tutto il mondo di comunicare tra loro più facilmente e potenzialmente in tempo reale.

Questi sono solo alcuni dei molti nuovi LLM e agenti LLM che sono in fase di sviluppo. Gli LLM hanno il potenziale per rivoluzionare molte industrie diverse e siamo entusiasti di vedere cosa ci riserva il futuro per questa tecnologia.

Conclusioni

Sta diventando importante tenersi aggiornati su tutti i cambiamenti associati agli LLM open source. Il posto migliore per farlo è alla conferenza ODSC West 2023 dal 30 ottobre al 2 novembre. Con una sessione dedicata interamente a NLP e LLM, potrai goderti presentazioni, sessioni, eventi e molto altro che si concentrano interamente su questo campo in rapida crescita.

Le sessioni confermate includono:

• Personalizzazione degli LLM con un Feature Store
• Comprensione del panorama dei modelli di grandi dimensioni
• Creazione di Knowledge Workers basati su LLM sui tuoi dati con LlamaIndex
• Apprendimento auto-supervisionato generale ed efficiente con data2vec
• Verso LLM esplicabili e indipendenti dal linguaggio
• Perfezionamento degli LLM sui messaggi di Slack
• Oltre alle demo e ai prototipi: come creare applicazioni pronte per la produzione utilizzando LLM open source
• Automazione dei processi aziendali utilizzando LangChain
• Connessione dei modelli di grandi dimensioni: problemi comuni e sfide

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