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LLM 技术图谱(LLM Tech Map)是将 LLM 相关技术进行系统化和图形化的呈现,此图谱主要特点是“专注于技术人视角”,不求从 LLM 产业角度汇聚信息,而是希望让从事相关工作或是想了解 LLM 的技术人有一个快速感知。
LLM 技术图谱(LLM Tech Map)从基础设施、大模型、Agent、AI 编程、工具和平台,以及算力几个方面,为开发者整理了当前 LLM 中最为热门和硬核的技术领域以及相关的软件产品和开源项目。
核心价值:帮助技术人快速了解 LLM 的核心技术和关键方向。
LLM 技术图谱(LLM Tech Map)的基础设施部分主要包括以下几个方面:
LLM 技术图谱(LLM Tech Map)的大模型部分主要包括以下几个方面:
AI Agent是一种能够自主运作并完成特定任务的计算实体或程序。它能够通过传感器感知周围环境,并根据感知到的信息做出决策,然后通过执行器采取行动。LLM Agent 是指基于 LLM 技术构建的智能代理,它可以用于各种任务,比如让机器与 ChatGPT 交互,一层一层挖掘信息,自动化完成任务;比如由机器人构成的虚拟小镇。
核心特点
技术特点
类型从工作模式来看,AI Agent可以分为以下三种类型:
Rivet
JARVIS
MetaGPT
AutoGPT
BabyAGI
NexusGPT
Generative Agents
Voyager
GPTeam
GPT Researcher
Amazon Bedrock Agents
AI编程是指利用计算机编程语言和技术来创建、训练和优化人工智能算法的过程。它涵盖了数据的收集、清洗、转换以及算法的选择和应用。AI编程是构建未来智能系统的关键,通过模拟人类智能的能力,使计算机能够执行类似于人类的决策和任务。编程语言如Python因其强大的数据处理库和简洁的语法,成为AI编程的常用工具。
LLM 技术图谱(LLM Tech Map)的工具和平台部分主要包括以下几个方面:
LLM 模型的训练和部署需要大量的算力,算力是 LLM 技术发展的关键因素。
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