Bekijk alle inhoud met de tag LLMs
De Plane MCP Server stelt FlowHunt en andere LLM-aangedreven platforms in staat om project- en issuemanagement in Plane.so te automatiseren en te stroomlijnen. Het vormt een brug tussen AI-assistenten en de Plane.so API, waardoor geautomatiseerde projecttracking, issuecreatie en workflowautomatisering mogelijk zijn—met behoud van robuuste beveiliging en gebruikerscontrole.
Agentische AI is een geavanceerde tak van kunstmatige intelligentie die systemen in staat stelt autonoom te handelen, beslissingen te nemen en complexe taken uit te voeren met minimale menselijke supervisie. In tegenstelling tot traditionele AI analyseren agentische systemen data, passen zich aan dynamische omgevingen aan en voeren meerstapsprocessen uit met autonomie en efficiëntie.
AI-technologietrends omvatten de huidige en opkomende ontwikkelingen in kunstmatige intelligentie, waaronder machine learning, grote taalmodellen, multimodale mogelijkheden en generatieve AI, die industrieën vormgeven en toekomstige technologische ontwikkelingen beïnvloeden.
Ontdek autonome voertuigen—zelfrijdende auto's die gebruikmaken van AI, sensoren en connectiviteit om zonder menselijke input te opereren. Leer over de belangrijkste technologieën, de rol van AI, LLM-integratie, uitdagingen en de toekomst van slimme mobiliteit.
We hebben de schrijfvaardigheden van 5 populaire modellen in FlowHunt getest en gerangschikt om de beste LLM voor content schrijven te vinden.
Model-fijn-afstemming past voorgetrainde modellen aan voor nieuwe taken door kleine aanpassingen te maken, waardoor minder data en middelen nodig zijn. Leer hoe fijn-afstemming transfer learning benut, verschillende technieken, best practices en evaluatiemethoden om modelprestaties efficiënt te verbeteren in NLP, computer vision en meer.
Een metaprompt in kunstmatige intelligentie is een instructie op hoog niveau die is ontworpen om andere prompts voor grote taalmodellen (LLM's) te genereren of te verbeteren. Dit verhoogt de AI-uitvoer, automatiseert taken en verbetert meerstapsredenering in chatbots en automatiseringsworkflows.
Model Chaining is een machine learning-techniek waarbij meerdere modellen sequentieel aan elkaar worden gekoppeld, waarbij de output van elk model dient als input voor het volgende model. Deze aanpak verbetert modulariteit, flexibiliteit en schaalbaarheid voor complexe taken in AI, LLM's en bedrijfsapplicaties.
Recursief prompten is een AI-techniek die wordt gebruikt met grote taalmodellen zoals GPT-4, waarmee gebruikers outputs iteratief kunnen verfijnen via een dialoog heen en weer voor resultaten van hogere kwaliteit en meer nauwkeurigheid.
Retrieval Augmented Generation (RAG) is een geavanceerd AI-framework dat traditionele informatieretrievialsystemen combineert met generatieve grote taalmodellen (LLM's), waardoor AI tekst kan genereren die nauwkeuriger, actueler en contextueel relevanter is door externe kennis te integreren.
Taalherkenning in grote taalmodellen (LLM's) is het proces waarmee deze modellen de taal van invoertekst identificeren, zodat ze nauwkeurig kunnen worden verwerkt voor meertalige toepassingen zoals chatbots, vertaling en contentmoderatie.
Tekstsamenvatting is een essentieel AI-proces dat lange documenten samenvat tot beknopte overzichten, waarbij de belangrijkste informatie en betekenis behouden blijven. Door gebruik te maken van Large Language Models zoals GPT-4 en BERT, maakt het efficiënte beheersing en begrip van grote digitale inhoud mogelijk via abstractieve, extractieve en hybride methoden.
