در منظره‌ی به سرعت در حال تحول اتوماسیون گردش کار، غول‌های کسب‌وکاری مانند Zapier، Make و Microsoft Power Automate مدت‌هاست که بازار را در انحصار خود دارند. در حالی که این پلتفرم‌ها قدرتمند هستند، اغلب با مدل‌های قیمت‌گذاری محدود، نگرانی‌های مربوط به محل ذخیره‌سازی داده‌ها و رویکرد «جعبه سیاه» همراه هستند که می‌تواند...
سال‌ها، ساخت برنامه‌های قابل اعتماد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) یک تمرین ناامیدکننده مبتنی بر آزمون و خطا بوده است. توسعه‌دهندگان ساعت‌های بی‌شماری را صرف ساخت «پرامپت کامل»، تنظیم دما و اشکال‌زدایی دستی شکست‌هایی کردند که به نظر می‌رسید از جایی ظاهر شوند. این دوران از...
در روزهای اولیه برنامه‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، استفاده از ابزارها اغلب به عنوان یک مکانیسم ساده فراخوانی تابع در نظر گرفته می‌شد. با این حال، با گذار از نمونه‌های آزمایشی به عامل‌های هوش مصنوعی مقاوم و آماده تولید، پیچیدگی به صورت نمایی افزایش می‌یابد. یک عامل تولید تنها یک مدل با چند تابع متصل نیست...
در روزهای اولیه پذیرش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، مهندسی پرامپت بیشتر یک هنر بود. توسعه‌دهندگان ساعت‌ها وقت صرف تنظیم دستی دستورات سیستم، مثال‌های چند نمونه‌ای و تنظیمات دما می‌کردند...
منظره مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به سرعت در حال تحول است و مدل‌های وزن‌باز به دلیل شفافیت و مقرون‌به‌صرفه بودن محبوبیت زیادی کسب کرده‌اند. در خط مقدم این حرکت، Mistral AI راه‌حل‌های متمایزی ارائه می‌دهد که برای محدودیت‌های محاسباتی مختلف و نیازهای عملکردی سفارشی‌سازی شده‌اند.
در منظره به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی مولد، گلوگاه از دسترسی به مدل‌ها به عملکرد استنتاج و کارایی هزینه تغییر یافته است. اگرچه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند Llama 3، Mistral و Falcon به راحتی در دسترس هستند، استقرار آن‌ها در محیط‌های تولید اغلب چالش‌های مهندسی قابل توجهی را از نظر تأخیر، ظرفیت و بهینه‌سازی سخت‌افزاری به همراه دارد.
فضای استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) محلی به سرعت بالغ شده است. دیگر محدود به APIهای ابری یا کانتینرهای سنگین داکر نیستید؛ توسعه‌دهندگان اکنون می‌توانند مدل‌های پیچیده را روی سخت‌افزارهای مصرفی اجرا کنند. با این حال، انتخاب ابزار مناسب به شدت به جریان کاری شما بستگی دارد. این راهنما...