LLM

LangTale是一个旨在简化LLM提示管理的平台,提供协作、版本控制、测试和性能监控等功能。LangTale使团队成员能够轻松管理和优化LLM提示,提高工作效率。定价详情请访问官方网站。

Tactiq: GPT会议摘要是一款用于Google Meet、MS Teams和Zoom会议的插件。它使用GPT进行会议摘要生成,自动提取前5个重点、任务、跟进事项、下次会议议程等。可以实时转录会议内容,高亮重要内容,保存聊天记录,并将所有内容总结成一份文档。它还支持搜索所有转录内容,使用GPT4为下次会议应用LLM(大型语言模型)进行摘要。Tactiq是一款免费使用的插件。

Ai模型最新工具Mistral-7B-v0.3,Mistral-7B-v0.3是由Mistral AI团队开发的大型语言模型(Large Language Model, LLM),它是Mistral-7B-v0.2的升级版,具有扩展到32768的词汇量。该模型支持文本生成,适合于需要文本生成能力的应用场景。目前,该模型没有内容审核机制,团队正在寻求社区合作,以实现更精细的内容审核,满足需要内容审核的部署环境。

ReActGPT是一款基于LLMs的新型搜索引擎,采用ReAct范式,可降低幻觉和错误传播。它使用先进的算法和技术,提高聊天GPT搜索结果的准确性。ReActGPT的优势在于提供更准确的搜索结果,降低幻觉和错误传播,提高搜索效率。定价方案灵活,可根据用户需求选择不同的套餐。

Ai网站最新工具OpenAI & other LLM API Pricing Calculator,OpenAI和其他大型语言模型(LLM)API的成本计算器,帮助企业和开发者评估和比较不同AI模型在项目中的成本。该工具提供了包括OpenAI、Azure、Anthropic、Llama 3、Google Gemini、Mistral和Cohere等在内的多个模型的价格计算。它基于输入的token数、输出的token数和API调用次数来计算成本。

Ai网站最新工具Tools4AI,Tools4AI是100%用Java实现的大型行动模型(LAM),可作为企业Java应用程序的LLM代理。该项目演示了如何将AI与企业工具或外部工具集成,将自然语言提示转换为可执行行为。这些提示可以被称为"行动提示"或"可执行提示"。通过利用AI能力,它简化了用户与复杂系统的交互,提高了生产力和创新能力。

Andes是一个大型语言模型(LLM)API市场,连接领先的人工智能技术,提供自然语言处理、自动文本生成、翻译等功能,为您的应用增加智能能力。

Ai模型最新工具Visual Sketchpad,Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型(LLMs)提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时,根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同,Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图,从而更好地促进推理。此外,它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型,例如使用目标检测模型绘制边界框,或使用分割模型绘制掩码,以进一步提高视觉感知和推理能力。

Ai插件最新工具AnyNode,AnyNode是一个为ComfyUI设计的插件,它利用LLMs(大型语言模型)的能力,根据用户的输入生成所需的输出。它支持使用OpenAI API或本地LLMs API,允许用户通过简单的配置和指令,实现复杂的编程任务,无需编写代码。该插件的主要优点包括易用性、灵活性和强大的功能,能够显著提高开发效率,尤其适合需要快速原型开发和自动化任务的开发者。

Ai网站最新工具Lobe Chat,LobeChat是一个开源的可扩展高性能聊天机器人框架,支持一键免费部署私有ChatGPT/LLM网络应用。具有自定义模型、多语言支持、Plugins系统、知识抽取等功能,可以帮助用户快速构建私有、安全可控的AI助理和知识管理工具。

Ai网站最新工具LLMonitor,LLMonitor是一个为LLM(语言模型)应用提供观测性、分析和测试的平台。它可以记录LLM的调用日志、指标和追踪,支持对话评估和聊天记录回放,帮助优化AI应用的性能和成本控制。LLMonitor提供了日志监控、性能分析、错误追踪、用户对话记录、用户反馈收集等功能。它适用于各种AI开发场景,包括代理人、聊天机器人等。

Ai网站最新工具portkey.ai,Portkey是一个LLMOps平台,帮助企业更快地开发、发布、维护和迭代生成式AI应用和功能。通过Portkey的可观测性套件和AI网关,数百个团队可以发布可靠、高效和快速的应用。价格根据需求定制。

LLM(大型语言模型)是人工智能领域的前沿技术,代表着自然语言处理的重大突破。这类模型通过海量文本数据训练,具备强大的语言理解和生成能力,可应用于智能对话、文本创作、信息抽取等多种场景。

LLM的核心优势在于其通用性和灵活性,能够处理各种复杂的语言任务。代表性模型包括GPT系列和BERT等。这些模型采用深度学习和Transformer架构,通过自监督学习掌握语言知识。

目前LLM在对话系统、内容生成、机器翻译等领域广泛应用,展现出巨大潜力。但也面临着推理能力、事实准确性等挑战。未来LLM将向多模态、低资源、可解释等方向发展,有望在更多场景中发挥重要作用,推动人工智能与人类交互的进一步深化。