Kết quả tìm kiếm: llm

LangChain LLM đang là một chủ đề “hot” trong giới lập trình. Dưới đây là mọi điều bạn cần biết về LangChain LLM.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được cải tiến thường xuyên xuất hiện và trong khi những giải pháp dựa trên đám mây mang lại sự tiện lợi thì việc chạy LLM cục bộ mang lại một số lợi thế.

Với những tiến bộ trong phần cứng di động, việc chạy các mô hình AI cục bộ đã trở thành hiện thực. Ứng dụng MLC Chat giúp bạn dễ dàng trải nghiệm công nghệ mạnh mẽ này ngay trên điện thoại của mình.

Nếu bạn đang sử dụng một chiếc laptop Linux khiêm tốn, thông điệp ngầm khá rõ ràng: Tham vọng cao, nhưng phần cứng không phù hợp. Thực tế đó đã thay đổi. Một cách lặng lẽ, và nhanh hơn nhiều người nhận ra.

Sức hấp dẫn lớn nhất của LLM cục bộ là khả năng tái tạo các khả năng của một chatbot như ChatGPT trên máy tính của bạn mà không cần đến phiên bản được host trên đám mây.

Các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ + Scikit-learn = Scikit-LLM. Thư viện này sẽ giúp bạn triển khai các nhiệm vụ phân tích văn bản nhanh chóng.

Các nhà nghiên cứu AI của Apple cho biết họ đã đạt được bước đột phá quan trọng trong việc triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên iPhone và những thiết bị Apple khác có bộ nhớ hạn chế bằng cách phát minh ra một kỹ thuật sử dụng bộ nhớ flash cải tiến.

MNN Chat là một dự án mã nguồn mở được phát triển bởi Alibaba. Bản thân công cụ suy luận được xây dựng đặc biệt để chạy các mô hình LLM hiệu quả trên phần cứng di động, không cần đến những tính năng cao cấp của GPU.

Khi xét đến các tác vụ hàng ngày - xem xét code, viết tài liệu, phân tích dữ liệu, khắc phục sự cố kỹ thuật - thiết lập cục bộ mang lại kết quả nhanh chóng, riêng tư và ngày càng hiệu quả hơn mà không tốn một xu nào.

Việc chạy một mô hình ngôn ngữ nhỏ cục bộ trên điện thoại đã thay đổi cách mọi người sử dụng AI. Trải nghiệm này riêng tư hơn và đôi khi thực tế hơn mong đợi.

LLM là một mô hình phổ biến và quan trọng trong thế giới công nghệ. Vì thế, việc lựa chọn cách đánh giá mô hình LLM rất cần thiết.

Bạn sẽ xây dựng một AI Email Classifier - một quy trình làm việc đọc các email đến và tự động gắn nhãn chúng theo mục đích. Không cần code lập trình. Chỉ cần một prompt, một LLM và các mẫu luồng dữ liệu mà bạn đã biết.

LLM agent là một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) được xây dựng trên nền tảng mô hình ngôn ngữ lớn, có khả năng tự động suy luận vấn đề, lập kế hoạch, sử dụng các công cụ bên ngoài và thực hiện những tác vụ nhiều bước với sự can thiệp hạn chế của con người.

Xét đến việc những LLM cục bộ có thể biến bất kỳ file nào thành sơ đồ tư duy, điều gì sẽ xảy ra nếu bạn cho phép chúng truy cập vào các file của mình?

Các phương án thay thế phức tạp hơn, nhưng chúng cho phép bạn kiểm soát những phần mà Ollama cố gắng che giấu.

Guide Labs công bố Steerling-8B, mô hình LLM 8 tỷ tham số với kiến trúc có thể giải thích, cho phép truy vết từng token về dữ liệu huấn luyện, mở ra hướng đi mới cho AI minh bạch.

Tốc độ thay đổi trong AI hiện nay thật đáng kinh ngạc, vì vậy hiện rất dễ bỏ lỡ những cơ hội mà AI có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian, tiền bạc và loại bỏ rắc rối. Hãy cùng xem cách bạn có thể tận dụng tối đa các công cụ này!

Một số người đã tự host mô hình Llama 3 và gần đây là Deepseek, và điều này đã mang lại cho họ khả năng kiểm soát, tùy chỉnh và tính dễ sử dụng chưa từng có. Dưới đây là 4 lý do tại sao việc tự host mô hình LLM có thể thay đổi cuộc chơi đối với bạn.

Tìm hiểu Prompt Caching trong LLM, cách hoạt động, lợi ích và cách tối ưu chi phí AI khi triển khai ở quy mô lớn.

Nhiều người luôn thích thử nghiệm với các LLM tự host, và công nghệ đã tiến bộ vượt bậc kể từ khi lần đầu tiên có thể chạy các mô hình mạnh mẽ và hoàn toàn miễn phí trên card đồ họa cấp độ người tiêu dùng.

Hướng dẫn chi tiết cách xây dựng workflow LLM có thể theo dõi và đánh giá bằng Promptflow, Prompty và OpenAI.

Trong 7 bài học trước, bạn đã tìm hiểu về các kỹ thuật tạo prompt (bài 2), đầu ra có cấu trúc (bài 3), RAG (bài 4), bảo mật (bài 5), đánh giá (bài 6) và vận hành sản xuất (bài 7). Bài tập cuối cùng này xây dựng một hệ thống thực tế sử dụng tất cả các kỹ thuật đó.

Các LLM mã nguồn mở là một trong những xu hướng AI quan trọng nhất năm 2026. Và điều này hoàn toàn có lý: Các mô hình mã nguồn mở từ lâu đã yếu hơn đáng kể so với những mô hình độc quyền.

Sử dụng Llama 2 LLM mã nguồn mở để xây dựng chatbot tùy biến với Python không quá khó. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết.