Was unterscheidet Lamini von der Verwendung von APIs eines einzigen Anbieters von der Stange?

Es gibt drei Hauptgründe: 1. Datenschutz: Lamini ermöglicht Ihnen die Verwendung Ihrer eigenen privaten Daten in Ihrer sicheren Umgebung. 2. Besitz und Flexibilität: Mit Lamini können Sie die von Ihnen entwickelten LLMs besitzen und problemlos gegen neue Modelle austauschen. Dadurch können Sie interne KI-Expertenkenntnisse und -infrastruktur aufbauen und gleichzeitig einen großen Vorteil erzielen. 3. Kontrolle (Kosten, Latenz, Durchsatz): Lamini gibt Ihnen mehr Kontrolle über die Kosten und Latenz des Modells. Sie können diese Parameter an die Bedürfnisse Ihres Entwicklungsteams anpassen.

Was macht die LLM-Plattform?

Die LLM-Plattform führt LLMs aus und optimiert sie. Sie integriert die neuesten Technologien und Forschungsergebnisse, einschließlich Feinabstimmung, RLHF, retrieval-augmented training, Datenanreicherung und GPU-Optimierung. Sie nutzt Modelle wie GPT-3 und ChatGPT, um LLMs bestmöglich zu leisten.

Welche LLMs verwendet die LLM-Plattform intern?

Die LLM-Plattform basiert auf der neuesten Generation von Modellen, einschließlich aller LLMs auf HuggingFace und OpenAI's Modellen. Die Auswahl der Modelle hängt von den spezifischen Anwendungsfällen und Datenbeschränkungen jedes Kunden ab. Sie stellt sicher, dass die besten Modelle verwendet werden, um die Anforderungen der Entwickler zu erfüllen.

Kann ich das Modell exportieren und selbst ausführen?

Ja, Sie können das LLM in beliebiger Cloud-Umgebung oder On-Premise-Umgebung bereitstellen. Dies beinhaltet die Einrichtung von skaliertem Inferenzbetrieb zum Ausführen des LLMs in Ihrer eigenen Infrastruktur. Sie haben die Möglichkeit, die Gewichte aus der Lamini-Plattform zu exportieren und das LLM selbst zu hosten.

Wie teuer ist es, Lamini zum Aufbau und zur Verwendung meines Modells zu verwenden?

Lamini bietet eine kostenlose Stufe zur Schulung kleiner LLMs. Für Unternehmenskunden finden Sie bitte auf unserer Kontaktseite Informationen zu den Preisen. Unternehmenskunden haben den Vorteil, die Modellgewichte herunterzuladen und haben keine Einschränkungen hinsichtlich Modellgröße und -typ, mit Kontrolle über Durchsatz und Latenz.

Lamini: Lamini ist eine KI-Plattform, die die Entwicklung von Unternehmenssoftware mit generativer KI optimiert.

Name: Lamini
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Lamini ist eine KI-Plattform, die die Entwicklung von Unternehmenssoftware mit generativer KI optimiert.

Hinzugefügt am:

May 13 2023

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Was ist Lamini?

Lamini ist eine KI-gesteuerte LLM-Plattform für die Entwicklung von Unternehmenssoftware. Es ermöglicht Entwicklern, Workflows zu automatisieren, den Softwareentwicklungsprozess zu optimieren und die Produktivität mithilfe von generativer KI und maschinellem Lernen zu steigern.

Wie benutzt man Lamini?

Um Lamini zu verwenden, können Entwickler folgende Schritte befolgen: 1. Melden Sie sich für ein Lamini-Konto an. 2. Verbinden Sie Ihr Enterprise Data Warehouse mit der Lamini-Plattform. 3. Nutzen Sie Lamini's leistungsstarke Python-Bibliothek, REST APIs oder Benutzeroberflächen, um maßgeschneiderte private Modelle zu trainieren, zu bewerten und bereitzustellen. 4. Nutzen Sie die KI-Fähigkeiten von Lamini, um Workflows zu automatisieren und den Softwareentwicklungsprozess zu optimieren. 5. Behalten Sie die vollständige Kontrolle über Ihre Datenschutz- und Sicherheitsdaten, indem Sie benutzerdefinierte Modelle je nach Bedarf privat vor Ort oder in Ihrem VPC bereitstellen.

Lamini's Hauptmerkmale

Generative KI und maschinelles Lernen

Automatisierung von Workflows

Optimierter Softwareentwicklungsprozess

Gesteigerte Produktivität

Maßgeschneiderte private Modelle

Vollständige Datenschutz- und Sicherheitsdaten

Lamini's Anwendungsfälle

Entwicklung von Unternehmenssoftware

Automatisierung von Workflows

Optimierung des Softwareentwicklungsprozesses

Gesteigerte Produktivität in der Softwareentwicklung

Schulung und Bereitstellung von benutzerdefinierten Modellen

Datenschutz und Sicherheit bei der Modellbereitstellung

FAQ von Lamini

Was unterscheidet Lamini von der Verwendung von APIs eines einzigen Anbieters von der Stange?
Was macht die LLM-Plattform?
Welche LLMs verwendet die LLM-Plattform intern?
Kann ich das Modell exportieren und selbst ausführen?
Wie teuer ist es, Lamini zum Aufbau und zur Verwendung meines Modells zu verwenden?

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[ML News] Geoff Hinton leaves Google | Google has NO MOAT | OpenAI down half a billion

#google #openai #mlnews Updates from the world of Machine Learning and AI Great AI memes here: https://twitter.com/untitled01ipynb OUTLINE: 0:00 - Google I/O 2023: Generative AI in everything 0:20 - Anthropic announces 100k tokens context 0:35 - Intro 1:20 - Geoff Hinton leaves Google 7:00 - Google memo leaked: we have no moat 11:30 - OpenAI loses 540M 12:30 - Google AI: Product first 15:50 - Ilya Sutskever on safety vs competition 18:00 - AI works cannot be copyrighted 19:40 - OpenAI tries to trademark GPT 20:30 - StarCoder: accessible code model 21:40 - RedPyjama & OpenLlama 22:55 - Mosaic 7B model 23:50 - YoloNAS 24:10 - Mojo programming language 25:30 - Random helpful things 37:40 - DeepMind soccer robots References: https://twitter.com/weirddalle/status/1649908805788893185 https://www.nytimes.com/2023/05/01/technology/ai-google-chatbot-engineer-quits-hinton.html https://www.technologyreview.com/2023/05/01/1072478/deep-learning-pioneer-geoffrey-hinton-quits-google/ https://archive.ph/TrPoH https://twitter.com/DanHendrycks/status/1654560913939374080 https://twitter.com/ylecun/status/1654930029569101824 https://twitter.com/home https://twitter.com/ylecun/status/1654931495419621376 https://twitter.com/pkedrosky/status/1653955254181068801 https://www.semianalysis.com/p/google-we-have-no-moat-and-neither https://twitter.com/untitled01ipynb/media https://www.theinformation.com/articles/openais-losses-doubled-to-540-million-as-it-developed-chatgpt https://archive.ph/bKsdM https://www.washingtonpost.com/technology/2023/05/04/google-ai-stop-sharing-research/ https://twitter.com/giffmana/status/1654962145707130880 https://twitter.com/Ken_Goldberg/status/1651309843804987393 https://tsdr.uspto.gov/documentviewer?caseId=sn97733259&docId=PTD20230418160641&s=09#docIndex=1&page=1 https://twitter.com/osanseviero/status/1654230764513370112 https://huggingface.co/bigcode/starcoder https://huggingface.co/spaces/bigcode/bigcode-model-license-agreement https://twitter.com/hardmaru/status/1654649036333514753 https://www.together.xyz/blog/redpajama-models-v1 https://huggingface.co/togethercomputer/RedPajama-INCITE-Base-3B-v1 https://github.com/openlm-research/open_llama https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b https://github.com/Deci-AI/super-gradients/blob/master/YOLONAS.md https://www.modular.com/mojo https://www.aicrowd.com/challenges/hackaprompt-2023 https://learnprompting.org/ https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-enables-trustworthy-safe-and-secure-large-language-model-conversational-systems/?ncid=prsy-552511 https://blogs.nvidia.com/blog/2023/04/25/ai-chatbot-guardrails-nemo/ https://lmql.ai/#distribution https://github.com/gventuri/pandas-ai?utm_source=pocket_reader https://lamini.ai/blog/introducing-lamini https://github.com/deep-floyd/IF https://huggingface.co/spaces/DeepFloyd/IF https://twitter.com/FaramaFound/status/1650952295901720576 https://txt.cohere.com/embedding-archives-wikipedia/?hsa_acc=509563538&hsa_ad=242008083&hsa_cam=626636963&hsa_grp=205646033&hsa_net=linkedin&hsa_ver=3&hss_channel=lcp-24024765 https://arxiv.org/abs/2304.12210 https://github.com/h2oai/h2ogpt https://huggingface.co/h2oai/h2ogpt-oasst1-512-20b https://github.com/h2oai/h2o-llmstudio https://ai.facebook.com/blog/ai-dataset-animating-kids-drawings/ https://www.camel-ai.org/ https://github.com/lightaime/camel?utm_source=pocket_reader https://huggingface.co/Writer/camel-5b-hf https://laion.ai/blog/paella/ https://magazine.sebastianraschka.com/p/finetuning-large-language-models https://pickapic.io/ https://github.com/yuvalkirstain/heroku_app https://huggingface.co/datasets/yuvalkirstain/PickaPic https://future.snorkel.ai/poster-contest/ https://twitter.com/d_feldman/status/1649466422018318338/photo/4 https://twitter.com/DeepMind/status/1651897358894919680 https://arxiv.org/abs/2304.13653 https://twitter.com/SmokeAwayyy/status/1652712832738422784 Links: Homepage: https://ykilcher.com Merch: https://ykilcher.com/merch YouTube: https://www.youtube.com/c/yannickilcher Twitter: https://twitter.com/ykilcher Discord: https://ykilcher.com/discord LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ykilcher If you want to support me, the best thing to do is to share out the content :) If you want to support me financially (completely optional and voluntary, but a lot of people have asked for this): SubscribeStar: https://www.subscribestar.com/yannickilcher Patreon: https://www.patreon.com/yannickilcher Bitcoin (BTC): bc1q49lsw3q325tr58ygf8sudx2dqfguclvngvy2cq Ethereum (ETH): 0x7ad3513E3B8f66799f507Aa7874b1B0eBC7F85e2 Litecoin (LTC): LQW2TRyKYetVC8WjFkhpPhtpbDM4Vw7r9m Monero (XMR): 4ACL8AGrEo5hAir8A9CeVrW8pEauWvnp1WnSDZxW7tziCDLhZAGsgzhRQABDnFy8yuM9fWJDviJPHKRjV4FWt19CJZN9D4n

Yannic Kilcher

May 12 2023

46.5K

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https://www.youtube.com/watch?v=cjs7QKJNVYM

17:50

Sharon Zhou, Lamini.ai | Databricks Data + AI Summit 2023

Sharon Zhou, CEO & Co-Founder, Lamini.ai, discusses how her company is working to accelerate business transformation through the use of AI and ML with theCUBE host John Furrier at Databricks Data + AI Summit 2023 in San Francisco, CA.

SiliconANGLE theCUBE

Jun 29 2023

13.2K

121

https://www.youtube.com/watch?v=NAPZhZAQzk0

14:05

MoME Reduces LLM Hallucinations by 10X!

More on the announcement: https://www.lamini.ai/blog/lamini-memory-tuning Check out our upcoming live trainings to learn more about building with LLMs: https://maven.com/dair-ai/prompt-engineering-llms #ai #machinelearning #engineering #coding

Elvis Saravia

Jun 14 2024

9.7K

363

https://www.youtube.com/watch?v=Bs36gxpKcqk

Insgesamt müssen 19 Social Media-Daten zum Anzeigen freigeschaltet werden

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