RL の復活のおかげで、LLM はようやくツールと推論を確実に調整して高精度の検索を行うことができるようになりました。 Happenstance、Clado、Mintlify などの企業はすでにエージェント検索に移行しており、ユーザーにとってそれ以下のものが壊れていると感じるのは時間の問題です。

ビッグニュース:私は機械学習エンジニア/研究者として@inference_netに入社します。 この旅に参加してくださったすべての人に心から感謝します。 • 私の最大のインスピレーション@Teknium1、Nous での彼の仕事が私を前進させてくれました。 • 苦労を乗り越えてそこにいることへの@TroyQuasar。 • そして、私のネットワーク全体、あなたのサポートがすべてを意味します。 忘れないだろう。皆さんに感謝します。

Awesome Open Workhorse Modelsは、実際に企業で採用されている小規模言語モデル(SLM)の厳選されたコレクションです。 SLMの有用性と「SLMは未来である」という誇大宣伝を聞いたことがあるでしょう。 しかし、それは実際には何を意味するのでしょうか? 企業は、フロンティアのLLMよりも安価に、より速く、より正確に問題を解決するために、実際にどのようなモデルを使用しているのでしょうか? 私は、実稼働環境で使用されていることがわかっている小さなモデルのリストをまとめ、それらが現実世界の問題を解決するために使用されているという証拠を含めました。 本番環境でSLMを使用している場合は、連絡するか、PRを送信してください。 私の目標は、HFのダウンロードはモデルが実際に優れているかどうかの効果的な指標ではないため、これを実際に有用な小さなモデルの最高のコレクションにすることです。