Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции «Вкусные условия». Участвующие бренды: Vitek, Hyundai, Rondell, Starwind. Фокусные продукты: вафельницы, тостеры, сэндвичницы, хлебопечи, кофемашины, электрические турки, капельные и рожковые кофеварки. Период действия акции: с ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме на всю линейку продукции Patriot. Закупая оборудование Patriot, вы накапливаете бонусы. По итогам акции накопленные бонусы выдаются в виде подарочных сертификатов различных розничных сетей по вашему выбору
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей мини-ПК CBR до 15 декабря^ Артикул 11039713 CBR DT-001 Артикул 11039714 CBR DT-002 Артикул 11111883 CBR DT-007 Артикул 11113650 CBR DT-008 В течение 10 дней после отгрузки заполните форму регистрации, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность ...
Адриен Треуиль, директор по управлению продуктами и глава Streamlit в Snowflake, приводит на портале The New Stack несколько советов и приемов для повышения точности приложений на основе больших языковых моделей (LLM), а также соображения по выбору правильной LLM. За год, прошедший после того, как OpenAI выпустила свою первую модель ChatGPT, интерес к генеративному ИИ (GenAI) резко возрос. Приложения, работающие на основе LLM, сейчас находятся в приоритете у компаний, которые думают о производительности и эффективности, а выбор инструментов и фреймворков для создания приложений на основе GenAI значительно расширился. Однако точность результатов GenAI по-прежнему вызывает опасения, и разработчикам необходимо быстро научиться решать эту и другие проблемы, чтобы создавать мощные и надежные приложения. Эксперты Streamlit, бесплатного Open Source-фреймворк для быстрого создания и совместного использования веб-приложений в области машинного обучения и науки о данных, недавно опубликовали отчет, в котором проанализировано более 21 тыс. LLM-приложений, созданных более чем 13 тыс. различных разработчиков на Streamlit Community Cloud. В исследовании содержится информация о некоторых инструментах и методах, которые разработчики используют для создания своих приложений, что позволяет сформулировать некоторые советы, приведенные ниже. Например, инструменты векторного поиска могут быть эффективны для улучшения контекстных рекомендаций в приложениях на базе LLM, но, как показало наше ... читать далее.
