Presentación
¿Quiere mantenerse actualizado sobre los últimos desarrollos en agentes LLM (Large Language Model)? Reddit ofrece debates en tiempo auténtico, opiniones de expertos y consejos prácticos. En este artículo, destacaré los principales hilos de Reddit a seguir. Ya seas principiante o versado, estos hilos te ayudarán a estudiar y crecer en el mundo de la IA.
¿Cómo paso de ser un novato a crear agentes LLM para producción?
Este es un hilo del subreddit r/MachineLearning donde las personas comparten sus ideas sobre cómo subir de nivel desde un principiante en educación obligatorio. Las habilidades fundamentales que muchos consideran críticas son las matemáticas, con un enfoque en álgebra listado, probabilidad y estadísticay programación, con preferencia por Pitón. Por otra parte, incorporan tareas que tratan con las bibliotecas de educación obligatorio más utilizadas, incluidas TensorFlow, PyTorchy Formación irrefutable. Solicitar membresía para unirse a los foros y utilizar el sitio de educación obligatorio Kaggle para obtener experiencia de la vida auténtico en la actos. Sin secuestro, luego de sentirse cómodos con el idioma principal y la sintaxis, muchos usuarios recomiendan perfeccionar su experiencia de educación concentrándose en campos específicos, incluidos Procesamiento del jerga natural (PNL) o Visión por computadora.
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¿Cualquiera trabajando en sistemas LLM Agent? ¿Qué proyectos de código destapado estás utilizando? ¿Qué funciona admisiblemente y qué no?
Este hilo de Reddit para Agentes LLM se centra en diferentes plataformas para implementar agentes de modelos de jerga ilustre (LLM). Los contribuyentes enfatizan varias herramientas que son especialmente beneficiosas para construir y supervisar estos agentes, enfatizando opciones personalizables y de código destapado. LangChain se destaca como un ámbito sólido para crear aplicaciones impulsadas por LLM y conectar LLM con utilidades externas. GPT obligatorio y BebéAGI son muy apreciados por capacitar a agentes autosuficientes que pueden vincular solicitudes de GPT para ganar objetivos establecidos por el becario. Conversaciones adicionales profundizan en nuevos modelos para acumular saludos y mejorar agentes para tareas particulares, como la incorporación de herramientas como FAISS para hallar similitudes y Zapier para automatizar flujos de trabajo.
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En serio, ¿pueden REALMENTE los agentes de LLM trabajar en producción? Estoy formando un comerciante completo, pero…
Esta discusión se refiere a las dificultades de utilizar modelos de jerga grandes (LLM) en entornos de producción. Destaca la importancia del escalamiento y las preocupaciones operativas como el costo, el rendimiento y el mantenimiento. La discusión se centra en acontecer de modelos prototipo a sistemas confiables de producción, considerando fundamentos como la latencia y la velocidad de inferencia. Asimismo se hace hincapié en las aplicaciones prácticas de los LLM en entornos empresariales, como el servicio al cliente, la automatización y la creación de contenido.
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Agentes+ LLM en producción
Este hilo examina las dudas que rodean la utilización de agentes LLM en entornos de producción. El foco principal de la conversación excursión en torno a si los agentes actuales de LLM pueden tramitar de forma independiente tareas complejas, particularmente en situaciones en constante cambio. Varias fuentes sostienen que, aunque los LLM pueden automatizar tareas específicas, con frecuencia necesitan la billete humana para la toma de decisiones complejas. La discusión excursión en torno a si los LLM pueden funcionar eficazmente sin una supervisión continua y sus posibles dificultades en situaciones inciertas, particularmente cuando están conectados a sistemas en vivo.
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¿Conocen alguna buena aplicación de agente LLM de la que puedan estudiar?
En r/LocalLLaMA, la muchedumbre discute cómo se puede mejorar desde un principiante hasta un intermedio en el educación obligatorio. La mayoría de ellos señalan el álgebra listado, la probabilidad, la estadística y la codificación como cursos que creen que deberían incorporarse como componentes básicos, ya que son cruciales en este campo. Asimismo enfatizan la importancia de cazar experiencia actos a través de proyectos en varios Proyectos de ciencia de datosTensorFlow, PyTorch y Scikit-learn. Se deben estudiar nuevos enfoques Artículos de investigación; Las sugerencias incluyen mantenerse actualizado con los nuevos métodos practicables mediante la billete en una experiencia actos mejorada. Se recomienda que las personas comenten y publiquen en foros y se unan. Competiciones de Kaggle para obtener experiencia actos en la comunidad ML. Las peculiaridades son dignas de mención. Algunos usuarios recomiendan centrarse en los temas que más le preocupan y perfeccionarlos, por ejemplo, PNL o visión por computadora.
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Presentamos AutoCoderRover…….
Presentamos AutoCoderRover es un hilo que acento sobre mudar el ampliación de software utilizando agentes autónomos. Los LLM y la automatización podrían impulsar el ampliación de software, cubriendo tareas desde la codificación hasta la depuración y la documentación. La discusión se centra en los fundamentos técnicos del ampliación de una agente autónomo para tramitar fases completas de ampliación. Sin secuestro, la comunidad es variada: algunos adoptan la innovación mientras que otros se preocupan por las restricciones y consecuencias éticas de someterse significativamente de agentes de software autónomos.
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CRISPR-GPT: un agente LLM para el diseño automatizado de experimentos de estampación genética
Este hilo de Reddit sobre agentes LLM analiza el potencial de utilizar modelos de jerga grandes (LLM) como GPT-4 para automatizar el diseño de ARN folleto CRISPR (ARNg). El concepto implica utilizar las capacidades computacionales de los LLM para mejorar la eficiencia del procedimiento de estampación del genoma CRISPR. La conversación destaca cómo la IA puede apoyar la ingeniería genética al manejar tareas que requieren billete humana. Plantea preguntas intrigantes sobre cómo la IA puede mudar la biotecnología al hacer que la búsqueda de secuencias de ARNg para objetivos específicos de estampación de genes sea más válido.
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GPT-4 Semana 3. Los chatbots son informativo de ayer. Los agentes de IA son el futuro. El eclosión de la era proto-agi está aquí.
Hilo GPT-4 reflejan un cambio más amplio en la percepción de las tecnologías de IA. Como los chatbots solían ser la aplicación de IA líder, la discusión ahora se centra en cómo se utilizan GPT-4 y modelos similares para tareas más avanzadas como la automatización de flujos de trabajo, codificación y resolución de problemas en la investigación científica y la ciberseguridad. La discusión se centra en que la IA se aleja de la interacción humana para tomar decisiones independientes y realizar tareas, yendo más allá de las funciones típicas de los chatbots.
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Evaluaciones METR: agentes de LLM frente a humanos capacitados en la realización de diversas tareas
Este hilo de Reddit sobre agentes LLM explora el desempeño comparativo de los agentes LLM contra operadores humanos capacitados en tareas específicas, según lo evaluado a través de METR (Informes de evaluación de máquinas contra informes de evaluación humana). La discusión se centra en que los LLM potencialmente superen las capacidades humanas en actividades complejas y orientadas a habilidades. Analiza cómo los modelos de IA como GPT-4 sobresalen en entornos programados, pero van por detrás de los humanos en flexibilidad e innovación. Esta publicación todavía explora las dificultades de evaluar la IA utilizando métricas basadas en perspectivas humanas.
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No, los agentes LLM no pueden explotar de forma autónoma las vulnerabilidades de un día.
Este es un Hilo centrado en la ciberseguridad sobre si los agentes de LLM pueden explotar de forma autónoma las “vulnerabilidades de un día” (fallos de seguridad divulgados públicamente pero aún no solucionados). Aunque existe entusiasmo por la capacidad de GPT-4 para detectar y explotar Debilidades, el acuerdo militar en esta discusión es que los agentes de LLM carecen de total autonomía con respecto a la explotación. Dependen de pautas preestablecidas y con frecuencia luchan en situaciones complejas, incluidas vulnerabilidades no web o interfaces que requieren la billete del becario.
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Conclusión
Estos hilos principales de Reddit sobre agentes de LLM son excelentes fortuna para mantenerse informado, estudiar nuevas técnicas y conectarse con otros miembros de la comunidad de IA. Si sigue estas discusiones, se mantendrá a la vanguardia en este campo en rápida proceso. Si buscas profundizar aún más, no te pierdas nuestro nuevo Software pionero de IA agente ¡Tu puerta de entrada para dominar el futuro de la tecnología de IA!
¿Me he perdido algún hilo de Reddit que sea tu privilegiado personal? Deje un comentario a continuación y comparta sus ideas. ¡Me encantaría memorizar de usted!
Una nuevo de 23 primaveras, cursando su arte en inglés, ávida lectora y melófila. Mi cita favorita de todos los tiempos es la de Albus Dumbledore: «La júbilo se puede encontrar incluso en los momentos más oscuros si uno recuerda encender la luz».