Dank der Wiederbelebung von RL sind LLMs endlich in der Lage, Werkzeuge und Argumentation zuverlässig zu koordinieren, um hochpräzise Abrufe durchzuführen. Unternehmen wie Happenstance, Clado und Mintlify haben bereits auf agentische Suche umgeschaltet, und es ist nur eine Frage der Zeit, bis alles andere für die Nutzer kaputt wirkt.

Große Neuigkeiten: Ich werde @inference_net als Machine Learning Engineer/Forscher beitreten. Ein riesiges Dankeschön an alle, die Teil dieser Reise waren: • @Teknium1 meine größte Inspiration, seine Arbeit bei Nous hat mich vorangebracht. • @TroyQuasar, dass du während der harten Zeiten da warst. • Und meinem gesamten Netzwerk, eure Unterstützung bedeutet alles. Ich werde es nicht vergessen. Dankbar für euch alle.

Einführung der Awesome Open Workhorse Modelle, einer handverlesenen Sammlung von kleinen Sprachmodellen (SLMs), die tatsächlich in Unternehmen eingesetzt werden. Sie haben wahrscheinlich von dem Hype über die Nützlichkeit von SLMs gehört und wie 'sie die Zukunft sind.' Aber was bedeutet das eigentlich? Welche Modelle verwenden Unternehmen tatsächlich, um ihre Probleme günstiger, schneller oder genauer zu lösen als die neuesten LLMs? Ich habe eine Liste kleiner Modelle zusammengestellt, von denen ich weiß, dass sie in der Produktion verwendet werden, und habe Beweise beigefügt, dass sie zur Lösung von realen Problemen eingesetzt werden. Wenn Sie ein SLM in der Produktion verwenden, kontaktieren Sie mich bitte oder noch besser, reichen Sie einen PR ein! Mein Ziel ist es, dies zur besten Sammlung von tatsächlich nützlichen kleinen Modellen zu machen, denn HF-Downloads sind einfach kein effektives Maß dafür, ob ein Modell tatsächlich gut ist.