LLM

隨著 LLM 生成的文字越來越多，GPU 記憶體消耗也會越來越高。當達到一定程度時，GPU 會出現記憶體溢位（Out of Memory）問題，導致整個程式崩潰，LLM 也無法繼續生成文字。鍵值快取（Key-Value Cacheing）是一種可以緩解這個問題的技術。它本質上是記住之前步驟中的重要資訊。模型無需從頭開始重新計算所有內容，而是重用已計算的內容，從而大大提高文字生成速度和效率。這項技術已被應用於多個模型，例如 Mistral、Llama 2 和 Llama 3 模型。

建立和部署使用大型語言模型 (LLM) 的應用程式會面臨一系列問題。LLM 具有非確定性，可能會生成看似合理但實則錯誤的資訊，而且追蹤其在複雜序列中的行為也可能非常困難。在本指南中，我們將瞭解 Langfuse 如何成為解決這些問題的關鍵工具，它為 LLM 應用程式的全面可觀測性、評估和快速處理提供了強大的基礎。

如果你一直關注開源邏輯模型（LLM）領域，你肯定知道它已經演變成一場激烈的競爭。每隔幾個月，就會有新的模型出現，聲稱突破了技術極限，而其中一些確實做到了。尤其是中國實驗室發展迅猛，推出了 GLM 4.6、Kimi K2 Thinking、Qwen 3 Next、ERNIE-4.5-VL 等模型。因此，當 DeepSeek 釋出 V3.2 版本時，人們最關心的問題並非“這是新的王者嗎？”

本指南旨在幫助您從零基礎成為 LLMOps 高手，完整講解如何使用 LangChain、FastAPI 和 Docker 在生產環境中執行 LLM，並提供 AWS 部署的概念概述。

我們將在此探討不同的開源 RAG 框架及其 GitHub 程式碼庫，幫助使用者輕鬆構建 RAG 系統。其目的是幫助開發者、學生和技術愛好者選擇適合自身需求的 RAG 工具包並加以利用。

NVIDIA 的研究論文“小型語言模型是代理 AI 的未來”揭示了 SLM（小型語言模型）如何提供更智慧、更可持續的發展道路。讓我們深入探討為什麼通常越小越好，以及 SLM 如何重塑 AI 的未來。

在本指南中，我們將探討護欄對 AI 安全至關重要的原因、它們的工作原理以及如何實施它們，並透過一個實際示例幫助您入門。讓我們一起構建更安全、更可靠的 AI 應用程式。

有沒有想過，開發者如何在短短幾天內將 AI 創意轉化為功能齊全的應用？這看似不可思議，但關鍵在於巧妙高效地使用合適的工具。在本指南中，您將探索構建 AI 應用的 7 個必備工具，這些工具可以簡化從資料準備和智慧邏輯到語言模型整合、部署和使用者介面設計的所有流程。無論您是構建快速原型還是啟動可投入生產的應用，瞭解使用哪些工具以及使用原因都將至關重要。

LLM（大型語言模型）無處不在！從聊天機器人、數字助理、欺詐檢測到醫療診斷，它們席捲了全球。該領域的發展已經發展到 LLM 可以處理任何型別或形式的資料的程度。這催生了專門處理特定型別資料的 LLM 或模型。本文將介紹 HuggingFace 排行榜上各主要模態類別（包括程式碼、影像和多模態生成）的頂級模型。

無論您是初入機器學習領域，還是深入研究大型語言模型，或是將 AI 代理部署到生產環境中，這些程式碼庫都能提供簡單的程式碼、指導性專案和行業領域供您探索。換句話說，從學習到構建再到部署，您都可以將其視為指南，助您更智慧、更快速、更高效地運用 AI。

隨著人工智慧的發展及其與社交媒體的融合，它無疑有助於創造有價值的內容。由於人工智慧減少了人際互動，這種融合的後果是人們的注意力持續時間縮短。因此，問題在於，如何在創作能夠提升參與度的內容的同時，吸引讀者的全神貫注？

本指南是探索多模態 LLM 複雜世界的兩部分系列文章的第一部分。本系列的第二部分將探討這些模型如何生成多模態內容，以及它們在各個行業的實際應用。