Distribuer AI-apper ved å bare legge til en Python-dekoratør (åpen kildekode)! Beam er et åpen kildekode-alternativ til Modal for distribusjon av serverløse AI-arbeidsbelastninger. Bare uv legg til beam-klient, legg til en dekoratør og gjør enhver arbeidsflyt til et serverløst endepunkt!

Jeg fjernet 74 % av nevronene fra et nevralt nettverk. Den reduserte nøyaktigheten med bare 0,50 %. Her er en oversikt (med kode):

En lagdelt oversikt over viktige agentiske AI-konsepter. La oss forstå det lag for lag. 1) LLM-er (fundamentlag) I kjernen har du LLM-er som GPT, DeepSeek, etc. Kjerneideer her: - Tokenisering og inferensparametere: hvordan tekst brytes inn i tokens og behandles av modellen. - Prompt engineering: designe innganger for å få bedre resultater. - LLM APIer: programmatiske grensesnitt for å samhandle med modellen. Dette er motoren som driver alt annet. 2) AI-agenter (bygget på LLM-er) Agenter vikler seg rundt LLM-er for å gi dem muligheten til å handle autonomt. Viktige ansvarsområder: - Verktøybruk og funksjonskall: koble LLM til eksterne APIer/verktøy. - Agentresonnement: resonneringsmetoder som ReAct (resonnement + handling) eller tankekjede. - Oppgaveplanlegging og dekomponering: dele opp en stor oppgave i mindre. - Minneadministrasjon: holde styr på historie, kontekst og langsiktig informasjon. Agenter er hjernene som gjør LLM-er nyttige i virkelige arbeidsflyter. 3) Agentiske systemer (multiagentsystemer) Når du kombinerer flere agenter, får du agentsystemer. Funksjoner: - Inter-Agent-kommunikasjon: agenter som snakker med hverandre, og bruker protokoller som ACP, A2A om nødvendig. - Ruting og planlegging: bestemme hvilken agent som håndterer hva og når. - Tilstandskoordinering: sikre konsistens når flere agenter samarbeider. - Multi-Agent RAG: bruk av gjenfinningsforsterket generering på tvers av agenter. - Agentroller og spesialisering: Agenter med unike formål - Orkestreringsrammeverk: verktøy (som CrewAI, etc.) for å bygge arbeidsflyter. Dette laget handler om samarbeid og koordinering mellom agenter. 4) Agentisk infrastruktur Det øverste laget sikrer at disse systemene er robuste, skalerbare og trygge. Dette inkluderer: - Observerbarhet og logging: sporing av ytelse og utdata (ved hjelp av rammeverk som DeepEval). - Feilhåndtering og forsøk: motstandskraft mot feil. - Sikkerhet og tilgangskontroll: sikrer at agenter ikke overskrider. - Hastighetsbegrensning og kostnadsstyring: kontroll av ressursbruk. - Automatisering av arbeidsflyt: integrering av agenter i bredere pipeliner. - Menneske-i-løkken-kontroller: tillater menneskelig tilsyn og intervensjon. Dette laget sikrer tillit, sikkerhet og skalerbarhet for bedrifts-/produksjonsmiljøer. Agentisk AI, som helhet, involverer en stablet arkitektur, der hvert ytre lag legger til pålitelighet, koordinering og styring over de indre lagene.

Veksten av LLM-kontekstlengde med tiden: - GPT-3.5-turbo → 4k-tokens - OpenAI GPT4 → 8k tokens - Claude 2 → 100k tokens - Llama 3 → 128k tokens - Gemini → 1M tokens La oss forstå hvordan de utvider kontekstlengden til LLM-er:

Du er i et ML-intervju. Intervjueren din spør: "Hvorfor kalles kjernetriks et triks?" Slik svarer du (med enkel matematikk):

3 oppfordringsteknikker for resonnement i LLM-er:

DeepMind bygde en enkel RAG-teknikk som: - reduserer hallusinasjoner med 40% - forbedrer svarrelevansen med 50 % La oss forstå hvordan du bruker det i RAG-systemer (med kode):

Figma-lerret for å bygge AI-agentarbeidsflyter. Sim er en lett, brukervennlig plattform for å bygge AI-agentarbeidsflyter på få minutter. Den støtter alle større LLM-er, vektor-DB-er, etc. 100 % åpen kildekode med 7k+ stjerner!

Få RAG-klare data fra en hvilken som helst ustrukturert fil! @tensorlake forvandler ustrukturerte dokumenter til RAG-klare data på noen få linjer med kode. Den returnerer dokumentoppsettet, strukturert uttrekking, markeringsrammer osv. Fungerer på alle komplekse layouter, håndskrevne dokumenter og flerspråklige data.

Model Context Protocol (MCP), tydelig forklart (med bilder):