Bài viết giới thiệu các công cụ và nền tảng khác nhau để sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) và khả năng Trí tuệ Nhân tạo một cách hiệu quả. Một trong những công cụ như vậy là Petals, một công cụ hợp tác mã nguồn mở cho phép người dùng tải các phần của các mô hình lớn và hợp tác với người khác để phục vụ các phần khác nhau. Gemma của Google cung cấp các LLMs với các biện pháp an toàn toàn diện và linh hoạt trên các framework như Keras, JAX, TensorFlow và PyTorch. LLM Pricing tổng hợp và so sánh thông tin giá cả cho các LLMs khác nhau, giúp người dùng tìm kiếm giá cả tốt nhất cho dự án của họ. Terracotta cung cấp một nền tảng để thử nghiệm và quản lý nhiều LLMs, cho phép người dùng điều chỉnh mô hình, lưu trữ dữ liệu một cách an toàn và so sánh các mô hình một cách chất lượng và lượng. Ava PLS cung cấp một ứng dụng desktop để chạy các LLMs cục bộ, cung cấp các tính năng như tạo văn bản, sửa lỗi ngữ pháp và tóm tắt. HandyAI là một ứng dụng mã nguồn mở sử dụng các mô hình ngôn ngữ và hình ảnh tiên tiến cho các nhiệm vụ Trí tuệ Nhân tạo khác nhau. AI Hubs là một nền tảng thống nhất để truy cập các mô hình ngôn ngữ hàng đầu như ChatGPT 3.5 và Mistral 7B, cung cấp tương tác tức thì cho các ứng dụng như chatbots, kiểm duyệt nội dung và tóm tắt văn bản. LLM Labs cho phép các nhà phát triển indie kiểm tra và so sánh các mô hình ngôn ngữ khác nhau đồng thời, giúp trong đánh giá hiệu suất. Entry Point AI là một nền tảng thân thiện với người dùng để huấn luyện các LLMs tùy chỉnh, cung cấp các tính năng như huấn luyện không mã, quản lý tập dữ liệu, các công cụ hợp tác và đánh giá tích hợp. Những công cụ này phục vụ một loạt các ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo, làm cho việc phát triển Trí tuệ Nhân tạo trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả hơn.
I'm an AI Industry Writer, expertly synthesizing tech trends and insights. With a data-driven mind and creative pulse, I translate complex AI concepts into accessible content, engaging industry professionals and enthusiasts alike.