Datorită renașterii RL, LLM-urile sunt în sfârșit capabile să coordoneze în mod fiabil instrumentele și raționamentul pentru a face recuperări de înaltă precizie. Companii precum Happenstance, Clado și Mintlify au trecut deja la căutarea agentică și este doar o chestiune de timp până când ceva mai puțin se simte distrus pentru utilizatori.

Vești importante: mă alătur @inference_net ca inginer/cercetător de învățare automată. Mulțumim tuturor celor care au făcut parte din această călătorie: • @Teknium1 cea mai mare inspirație a mea, munca lui la Nous m-a împins înainte. • @TroyQuasar pentru că ai fost acolo pe tot parcursul rutinei. • Și întreaga mea rețea, sprijinul tău înseamnă totul. Nu o voi uita. Recunoscător pentru voi toți.

Vă prezentăm Awesome Open Workhorse Models, o colecție de modele de limbaj mici (SLM) care au fost adoptate de întreprinderi. Probabil că ați auzit hype-ul despre utilitatea SLM-urilor și despre cum "ele sunt viitorul". Dar ce înseamnă asta de fapt? Care sunt modelele pe care companiile le folosesc de fapt pentru a-și rezolva problemele mai ieftin, mai rapid sau mai precis decât LLM-urile de frontieră? Am adunat o listă de modele mici despre care știu că sunt folosite în producție și am inclus dovezi că sunt folosite pentru a rezolva probleme din lumea reală. Dacă utilizați un SLM în prod, vă rugăm să ne contactați sau, chiar mai bine, să trimiteți un PR! Scopul meu este să fac din aceasta cea mai bună colecție de modele mici cu adevărat utile, deoarece descărcările HF pur și simplu nu sunt o măsură eficientă pentru a vedea dacă un model este cu adevărat bun.