Что он делает

Мое приложение NexusGenAI — это платформа, которая упрощает управление всеми различными запросами LLM, которые могут быть. Например, я и многие разработчики используют LLM для разных задач. У нас могут быть внешние сценарии использования, которые направлены на клиента, внутренние сценарии использования, которые требуют доступа к документам, и личные сценарии использования для развлечения. Мое приложение упрощает управление всеми из них.

Что еще важнее, благодаря конкурсу Google Gemini я расширил свою платформу и превратил ее в фреймворк оценки и оптимизации для больших языковых моделей. Я использовал API Gemini, чтобы упростить выполнение автоматизированной подсказки с помощью генетического алгоритма оптимизации с большими языковыми моделями.

Это ОЧЕНЬ важно для любого, кто разрабатывает приложения LLM. Меньше времени можно потратить на выполнение ручного проектирования подсказок и больше времени можно потратить на разработку вариантов использования для конечного пользователя. Мой фреймворк хорошо работает даже с относительно небольшими размерами выборки (~40).

API Gemini используется в качестве одной из моделей для подсказки и применяется на протяжении всего процесса оптимизации.

Что он делает

Мое приложение NexusGenAI — это платформа, которая упрощает управление всеми различными запросами LLM, которые могут быть. Например, я и многие разработчики используют LLM для разных задач. У нас могут быть внешние сценарии использования, которые направлены на клиента, внутренние сценарии использования, которые требуют доступа к документам, и личные сценарии использования для развлечения. Мое приложение упрощает управление всеми из них.

Что еще важнее, благодаря конкурсу Google Gemini я расширил свою платформу и превратил ее в фреймворк оценки и оптимизации для больших языковых моделей. Я использовал API Gemini, чтобы упростить выполнение автоматизированной подсказки с помощью генетического алгоритма оптимизации с большими языковыми моделями.

Это ОЧЕНЬ важно для любого, кто разрабатывает приложения LLM. Меньше времени можно потратить на выполнение ручного проектирования подсказок и больше времени можно потратить на разработку вариантов использования для конечного пользователя. Мой фреймворк хорошо работает даже с относительно небольшими размерами выборки (~40).

API Gemini используется в качестве одной из моделей для подсказки и применяется на протяжении всего процесса оптимизации.