2024年に最高の LMQL 代替ソフト
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コードの生成と理解のための最先端のAIツール、Code Llamaをご紹介します。生産性を高め、ワークフローを合理化し、開発者を支援します。
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言語モデル開発に革命を起こす LLM-X！安全な API を使用して、大規模言語モデルをシームレスにワークフローに導入できます。生産性を向上し、プロジェクトで言語モデルの力を解き放ちましょう。
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言語モデルを強化、パフォーマンスを向上させ、正確な結果を得ましょう。WizardLM は、コーディング、数学、NLP のタスクに最適なツールです。
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LoLLMS WebUI: ライティング、コーディング、データ整理、画像・音楽生成など、LLMモデルにアクセスして活用できます。今すぐお試しください！
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LLMの推論を高速化し、LLMが重要な情報を認識できるように、プロンプトとKVキャッシュを圧縮します。これにより、パフォーマンスをほとんど低下させることなく、最大20倍の圧縮を実現します。
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BenchLLM：LLM レスポンスの評価、テストスイートの構築、評価の自動化。包括的なパフォーマンス評価による AI 駆動システムの強化。
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さまざまな文章生成モデルを探るには、メッセージを作成し、応答を微調整します。
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製品にAIを組み込むことは、これほどまでに簡単になったことはありません。LLMRailsのモデルは、ダイナミックなチャット機能を可能にし、製品の説明、ブログの投稿、記事の魅力的なテキストを生成し、検索目的、コンテンツのモデレーション、意図の識別のためにテキストの本質を理解します。
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ChatGPTなどの大規模言語モデルをuseLLMを使用してReactアプリと統合します。メッセージをストリーミングし、AI駆動の機能の設計を行います。
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大規模言語モデルの力を 04-x で解き放ちましょう。 プライバシーが強化され、シームレスに統合され、ユーザーフレンドリーなインターフェースが言語学習、創作、技術的な問題解決を提供します。
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OpenAIのフォーマットを使用してすべてのLLM APIを呼び出します。Bedrock、Azure、OpenAI、Cohere、Anthropic、Ollama、Sagemaker、HuggingFace、Replicate（100以上のLLM）を使用します。
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LLM Spark、AIアプリの構築を簡素化する強力なAIアプリケーションの潜在能力を最大限に引き出します。簡単にテスト、比較、デプロイできます。
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LM Studioは、ローカルとオープンソースのLarge Language Models（LLM）を試すための使いやすいデスクトップアプリです。LM Studioのクロスプラットフォームデスクトップアプリを使用すると、Hugging Faceからggml互換モデルをダウンロードして実行できるようになり、シンプルでありながら強力なモデル構成と推論用UIが用意されています。このアプリは、可能な限りGPUを活用します。
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AqueductのLLMサポートにより、オープンソースLLMをインフラストラクチャ上で簡単に実行できます。たった1つのAPIコールでLLMを簡単に実行しましょう！
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無料でLLMプロキシを使用すると、プロンプト、モデルオプション、エラー、成功、機能呼び出しなどを記録できます。何が機能しているか、すべての情報を確認します。
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MindSQLでPythonベースのAI SQLアシスタントの力を解き放ちましょう！この究極のRAGライブラリを使用して、PostgreSQL、MySQL、SQLite、Snowflake、BigQueryとシームレスに連携します。
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EasyLLMは、オープンソースおよびクローズドソースの大規模言語モデル（LLM）を扱うための有用なツールと方法を提供するオープンソースプロジェクトです。直ちに開始するか、ドキュメントを確認してください。
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Microsoft AIの最先端ウィザードモデル、WizardLM-2 8x22Bは、主要な独自のモデルと比較しても非常に競争力のあるパフォーマンスを発揮し、既存の最先端のオープンソースモデルを常に上回っています。
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Prompt Refine で言語モデルを向上 - プロンプト実験のための使いやすいツール。実験を簡単に行い、追跡し、比較できます。
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DeepSeek LLMは、670億のパラメータから構成される高度な言語モデルです。英語と中国語の2兆のトークンからなる広大なデータセットでゼロからトレーニングされました。
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数千ページのPDFやドキュメントを記憶し、URLをスクレイピングして検索できます。AIとLLMの力で実現。あなたのラップトップでトレーニング済み。
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Supervised AI は言語モデルのエンドツーエンド構築、反復処理、および 1 か所から本番環境に適した状態にするために必要な唯一のプラットフォームです。
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大規模言語モデルを簡単に発見、比較、ランク付けできるLLM Extractumを活用しましょう。選択プロセスを単純化し、AIアプリケーションのイノベーションを促進します。
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自信を持って LLM アプリを構築してデプロイできます。デバッグ、テスト、評価、監視のための一元的なプラットフォームです。
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Qwen1.5オープンソースファミリーによる、コードエキスパートモデルであるCodeQwen1.5。7BパラメータとGQAアーキテクチャにより、92のプログラミング言語に対応し、64Kのコンテキスト入力を処理します。
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Alfred-40B-0723はFalcon-40Bのファインチューニング版で、ヒューマンプレイヤーとの強化学習から得られました。