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🦾 本視頻將介紹如何開始把 llama-3 與 localGPT 一起使用本地文檔。 

LLM2Vec，這是一種將僅解碼器的大型語言模型 （LLM） 轉換為功能強大的文本編碼器的方法。LLM2Vec 由三個步驟組成：啟用雙向注意力、遮罩下一個令牌預測和無監督對比學習。通過將 LLM2Vec 應用於三個流行的 LLM 並在單詞和序列級任務上評估它們，該研究展示了與僅編碼器模型相比的卓越性能，並在海量文本嵌入基準 （MTEB） 上實現了新的最先進水準。主要發現包括在單詞級任務上優於僅編碼器模型，在MTEB上達到新的無監督狀態，以及通過監督對比學習實現最先進的性能。該研究強調了僅解碼器 LLM 作為通用文本編碼器的潛力，只需極少的適應。LLM2Vec 方法具有參數效率，不依賴於標記數據，並且在生成豐富的上下文化標記表示方面非常有效。

• 大型純解碼器語言模型 （LLM） 是 NLP 任務中最先進的由於因果注意力限制，LLM 在文本嵌入任務中的採用速度緩慢引入 LLM2Vec 將僅解碼器的 LLM 轉換為文字編碼器LLM2Vec 包括啟用雙向注意力、遮罩下一個令牌預測和無監督對比學習LLM2Vec 轉換模型在字級和序列級任務上的卓越性能在海量文本嵌入基準 （MTEB） 上實現新的最先進的技術只需極少的調整即可揭示僅解碼器 LLM 作為通用文本編碼器的功能
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• 使用LLM2Vec將任何僅解碼器的大型語言模型（LLMs）轉換為強大的文本編碼器的方法包括三個簡單步驟：1。首先是啟用雙向注意力，其次是遮罩下一個令牌預測，最後是無監督對比學習。LLM2Vec的應用於三個流行的LLMs，並在英文單詞和序列級任務上評估轉換後的模型，表現優於僅編碼器模型，並在大文本嵌入基準（MTEB）上實現了新的無監督最先進表現。此外，結合LLM2Vec和監督對比學習，我們在僅在公開可用數據上訓練的模型中實現了MTEB的最新最先進表現。13。LLM2Vec不需要標記數據，並且在數據和參數效率方面非常有效。

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只需描述所需嘅内容，即可喺前端進行構建和迭代。 無需編碼技能。 OpenUI 教程。

創建引人入勝的音樂視頻的絕佳工具

支持 Suno、Youtube、Soundcloud url、mp3文件

實測效果

Noisee AI 是一個允許用戶從他們最喜歡的旋律創建音樂視頻的程序。該網站包括一個博客，其中包含有關如何使用 Noisee 的文章，並展示了其他用戶創建的內容。

以下是一些 Noisee AI 的主要功能：

• 從旋律創建音樂視頻： 您可以上傳旋律或輸入 MIDI 文件，Noisee AI 將為您創建一個音樂視頻。
• 多種風格可供選擇： 您可以從多種風格中進行選擇，包括流行、搖滾、電子和爵士。
• 自定義選項： 您可以自定義視頻的外觀和感覺，包括顏色、文字和效果。
• 分享您的作品： 您可以將您的作品分享到社交媒體或下載到您的計算機。

Noisee AI 是一個創建引人入勝的音樂視頻的絕佳工具。它易於使用且功能豐富，因此您可以輕鬆創建令人驚嘆的視頻。

以下是一些使用 Noisee AI 的示例：

• 您可以使用 Noisee AI 為您的原創歌曲創建音樂視頻。
• 您可以使用 Noisee AI 為您最喜歡的歌曲創建音樂視頻。
• 您可以使用 Noisee AI 為您的學校或企業項目創建音樂視頻。
• 您可以使用 Noisee AI 僅僅出於樂趣而創建音樂視頻。

如果您有興趣了解有關 Noisee AI 的更多信息，請訪問其網站

In this video, we are going to push our own models on Ollama. Specifically, you will learn how to Run ollama models, how to run models not available in model…

OpenRouter

A router for LLMs and other AI models

A router for LLMs and other AI models

OpenRouter 是一個開放式 AI 平台，可讓開發人員和企業構建和部署 AI 應用程序。該平台提供了一系列工具和服務，包括：

• 大型語言模型 (LLM)： OpenRouter 提供對各種 LLM 的訪問，包括 GPT-3、Jurassic-1 Jumbo 和 Megatron-Turing NLG。這些模型可用於各種任務，例如自然語言生成、翻譯和問答。
• 預訓練模型： OpenRouter 提供了各種預訓練模型，這些模型已在特定任務上進行了訓練。例如，有針對問答、摘要和情感分析的預訓練模型。
• 微調工具： OpenRouter 提供了微調工具，可讓開發人員根據其特定需求調整 LLM。這包括調整模型的參數、數據和任務。
• 部署服務： OpenRouter 提供了部署服務，可讓開發人員將其 AI 應用程序部署到生產環境。這包括管理模型、數據和基礎架構。

OpenRouter 的一些優點包括：

• 易用性： OpenRouter 旨在易於使用，即使是沒有 AI 經驗的開發人員也可以使用它。
• 靈活性： OpenRouter 支持各種 LLM 和預訓練模型，可讓開發人員選擇最適合其需求的模型。
• 可擴展性： OpenRouter 可擴展到生產環境，可支持高流量應用程序。

OpenRouter 的一些缺點包括：

• 成本： OpenRouter 的價格可能很高，尤其是對於大型 LLM。
• 複雜性： 儘管 OpenRouter 易於使用，但它仍然是一個複雜的平台，需要一些了解才能充分利用。
• 數據要求： LLM 需要大量數據進行訓練，這可能很難獲得。

總體而言，OpenRouter 是一個功能強大且易於使用的 AI 平台，可讓開發人員和企業構建和部署 AI 應用程序。但是，在做出決定之前，重要的是要考慮其成本、複雜性和數據要求。

以下是一些使用 OpenRouter 的示例：

• 開發聊天機器人： OpenRouter 可用於開發聊天機器人，這些聊天機器人可以理解和響應自然語言。
• 構建虛擬助手： OpenRouter 可用於構建虛擬助手，這些助手可以幫助用戶完成各種任務。
• 創建內容： OpenRouter 可用於創建內容，例如文章、博客文章和社交媒體帖子。
• 分析數據： OpenRouter 可用於分析數據，例如客戶反饋和社交媒體數據。