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llamaindex：大規(guī)模な言語モデル（LLMS）ベースのアプリケーションのデータフレームワーク
記事の紹介：LlamainDex：大規(guī)模な言語モデルを強化するデータフレームワーク
LlamainDexは、大規(guī)模な言語モデル（LLM）に基づくアプリケーションデータフレームワークです。 GPT-4のようなLLMは、強力な自然言語処理機能を箱から出して提供するために、大量のパブリックデータセットを事前にトレインします。ただし、ユーティリティは、あなた自身のプライベートデータにアクセスせずに制限されます。
LlamainDexを使用すると、柔軟なデータコネクタを介してAPI、データベース、PDF、その他のソースからのデータを摂取できます。これらのデータは、LLM向けに最適化された中間表現(xiàn)にインデックス化されています。 llamaindexは、自然言語クエリとLLM駆動型エージェントをデータとともに使用することを許可し、
2025-03-10
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大規(guī)模な言語モデルコース
記事の紹介：この包括的なコースでは、大規(guī)模な言語モデル（LLMS）を調(diào)査し、2つの異なる學(xué)習(xí)パスを提供します。最適なLLMを構(gòu)築するためのLLM科學(xué)者トラックと、LLMベースのアプリケーションを開発および展開するためのLLMエンジニアトラックです。 インタラクティブ
2025-02-25
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400個の分類された大規(guī)模な言語モデルデータセットのガイド
記事の紹介：この畫期的な調(diào)査「大規(guī)模な言語モデルのデータセット：包括的な調(diào)査」は、2024年2月にリリースされ、大規(guī)模な言語モデル（LLM）開発のための400を超える綿密に分類されたデータセットの寶庫を発表します。 コンパイル
2025-03-19
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大規(guī)模な言語モデル（LLMS）の幻覚は避けられませんか？
記事の紹介：大規(guī)模な言語モデル（LLM）と幻覚の避けられない問題
ChatGpt、Claude、GeminiなどのAIモデルを使用した可能性があります。 これらはすべて、大規(guī)模なテキストデータセットでトレーニングされた大規(guī)模な言語モデル（LLMS）、強力なAIシステムの例です。
2025-04-15
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Python は厳密に型指定された言語ですか?
記事の紹介：Python は厳密に型指定された言語ですか?Python では変數(shù)の変更が許可されているため、Python での強力な型指定の概念は混亂を引き起こしました...
2024-11-04
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JavaScriptデータ型：動的に型付け言語
記事の紹介：JavaScriptは動的にタイプされた言語です。つまり、可変型は実行時に決定されます。 1）変數(shù)タイプは、コンパイル時間ではなく実行時に決定されるため、タイプの柔軟な変換が可能になります。 2）JavaScriptは、文字列、番號などのさまざまなデータ型をサポートしています。3）型キャストは、予期しない結(jié)果につながる可能性があり、注意して処理する必要があります。 4）TypeOFおよびその他の方法を使用してタイプチェックを?qū)g行しますが、制限があります。 5）オブジェクトと配列の可変性を管理する必要があります。 6）ESLINTなどのツールを使用したり、意味のある変數(shù)の命名などのベストプラクティスを使用すると、コードの品質(zhì)が向上します。
2025-06-21
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大規(guī)模な言語モデルのトレーニング：TRPOからGRPOまで
記事の紹介：Deepseek：LLMSの強化學(xué)習(xí)に深く潛ります
Deepseekの最近の成功は、低コストで印象的なパフォーマンスを達(dá)成し、大規(guī)模な言語モデル（LLM）トレーニング方法の重要性を強調(diào)しています。この記事では、補強に焦點を當(dāng)てています
2025-02-26
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大規(guī)模な言語モデルでの毒性の評価
記事の紹介：この記事では、大規(guī)模な言語モデル（LLM）における毒性の重要な問題と、それを評価して軽減するために使用される方法について説明します。 LLMSは、チャットボットからコンテンツ生成までさまざまなアプリケーションを電力を供給し、堅牢な評価メトリック、ウィットを必要とします
2025-04-24
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JSの強力な型言語からの借入技術(shù)
記事の紹介：この記事では、JavaScriptコードで強く型付けされた言語を使用する方法に関するヒントを説明します。これらの手法は、コードエラーを減らすだけでなく、コードの量を減らします。この記事ではJavaScriptを例にとっていますが、これらのヒントはほとんどの弱いタイプの言語にも適用されます。
キーポイント：
JavaScriptに強くタイプされた言語を適用するためのヒントは、バグを削減し、コードボリュームを減らすことができます。
「一貫したタイプルール」（すべての値に1つのタイプのみが1つしかないことを規(guī)定しています）をJavaScriptに適用して、コードの品質(zhì)と読みやすさを向上させます。
タイプのチェックとタイプ変換は、暗黙の型キャストによって引き起こされたバグを防ぎ、コードを簡素化するために、モジュールの端で実行する必要があります。
Javascで慎重に検討されています
2025-02-21
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モンステラピで大規(guī)模な言語モデルを微調(diào)整する方法
記事の紹介：モンステラピで微調(diào)整されたLLMSの力を活用：包括的なガイド
仮想アシスタントがあなたのニーズを完全に理解し、予測することを想像してください。 これは、大規(guī)模な言語モデル（LLMS）の進歩のおかげで現(xiàn)実になりつつあります。 しかし、a
2025-04-19
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.NET Core、Python、Azure を使用した大規(guī)模言語モデル (LLM) の微調(diào)整
記事の紹介：目次 はじめに なぜ大規(guī)模な言語モデルを微調(diào)整するのでしょうか?ソリューションの概要 環(huán)境のセットアップ Python を使用したトレーニングと微調(diào)整 .NET Core への微調(diào)整されたモデルの統(tǒng)合 Azure への展開のベスト プラクティス 結(jié)論 はじめに 大規(guī)模言語モデル (LLM) は、人間のようなテキストを理解して生成する機能で広く注目されています。ただし、多くの組織は、汎用モデルでは完全には捕捉できない可能性のある、獨自のドメイン固有のデータ セットと語彙を持っています。微調(diào)整により、開発者はこれらの大規(guī)模なモデルを特定の環(huán)境や業(yè)界に適応させることができるため、精度と関連性が向上します。この記事では、Python を使用して LLM を微調(diào)整し、結(jié)果のモデルを .NETCoreC# アプリケーションに統(tǒng)合してデプロイする方法について説明します。
2025-01-14
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大規(guī)模な言語モデルによるマーケティング分析の強化：実用的なガイド
記事の紹介：このガイドでは、大規(guī)模な言語モデル（LLM）を使用してマーケティング分析を改善します。 LLMSは、顧客のセグメンテーション、センチメント分析、レポート生成などの課題にどのように対処するかを詳述しながら、バイアスに関する倫理的懸念についても議論します。
2025-03-07
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大規(guī)模な言語モデル（LLMS）の量子化：AIモデルサイズを効率的に削減する
記事の紹介：ラップトップで獨自のchatgptを?qū)g行する：LLM量子化のガイド
ラップトップで直接自分のchatgptを?qū)g行することを夢見たことはありませんか？ 大規(guī)模な言語モデル（LLMS）の進歩のおかげで、これは現(xiàn)実になりつつあります。 重要なのは量子化です - Techniq
2025-03-05
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大規(guī)模な言語モデルで説明可能なニュースの推奨事項を作成します
記事の紹介：Der Spiegelは、大規(guī)模な言語モデル（LLMS）を使用して、ニュース記事の推奨事項を改善することを調(diào)査します。 オフライン実験では、読書の履歴に基づいて読者の関心を予測するLLMの能力を評価しました。
方法論：
読者調(diào)査データはグラウンドtを提供しました
2025-02-25
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