：大型语言模型实验室应用，支持以下特性：

：大型语言模型实验室应用，支持以下特性： 下载数百种流行模型； 通过聊天或完成与模型交互； 使用数据集库或自己的数据对模型进行微调； 评估模型； 通过 REST API 访问所有功能； 通过简单的跨平台 GUI 来完成以上所有操作

– 用于构建数据应用的开源分析API

– 用于构建数据应用的开源分析API Cube.js 是一个开源分析 API 平台。它主要用于构建内部商业智能工具或向现有应用程序添加面向客户的分析。 Cube.js 旨在与无服务器数据仓库和查询引擎（如 Google BigQuery 和 AWS Athena）配合使用。多阶段查询方法使其适合处理数万亿个数据点。大多数现代 RDBMS 也可以与 Cube.js 一起使用，并且可以进一步调整性能。 使用 Cube.js，可以在数据之上创建语义 API 层，管理访问控制、缓存和聚合数据。由于 Cube.js 与可视化无关，可以使用任何前端库来构建您自己的自定义 UI。

：用于构建强类型LLM函数的编程语言，包括测试和可观察性功能，BAML是一个轻量的编程语言，可以使用自然语言定义具有结构化输入和

：用于构建强类型LLM函数的编程语言，包括测试和可观察性功能，BAML是一个轻量的编程语言，可以使用自然语言定义具有结构化输入和输出的AI函数，还提供了VSCode Playground，可以在不离开VSCode的情况下即时测试任何LLM的提示。

一款使用C语言(ANSI C90)构建跨平台桌面应用程序的专业SDK。NAppGUI是在操作系统原生api之上构建的一个轻量级层

一款使用C语言(ANSI C90)构建跨平台桌面应用程序的专业SDK。NAppGUI是在操作系统原生api之上构建的一个轻量级层，它允许创建可移植的程序，速度极快，体积很小，不需要任何外部依赖 | #框架

用SQL语言构建网站和应用的Web应用构建工具，旨在帮助数据科学家、分析师和业务智能团队快速构建功能强大的数据中心应用程序，无需

用SQL语言构建网站和应用的Web应用构建工具，旨在帮助数据科学家、分析师和业务智能团队快速构建功能强大的数据中心应用程序，无需关心传统的Web编程语言和概念，通过编写简单的.sql文件来查询数据库中的数据，然后将数据以文本、列表、网格、图表和表单等形式显示在整洁漂亮的网页上，支持多种数据库，如SQLite、PostgreSQL、MySQL等 | #工具

Google的教学视频《》，介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整

Google的教学视频《》，介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整以及Google的Gen AI开发工具。 大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练，可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后，可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制，以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。 大型语言模型的三个主要特征是：大型、通用性和预训练微调。"大型"既指训练数据集的巨大规模，也指参数的数量。"通用性"意味着这些模型足够解决常见问题。"预训练和微调"是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练，然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。 使用大型语言模型的好处包括：一种模型可用于不同的任务；微调大型语言模型需要的领域训练数据较少；随着数据和参数的增加，大型语言模型的性能也在持续增长。 此外，视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同，以及预训练模型的LLM开发与传统的ML开发的区别。 在自然语言处理中，提示设计和提示工程是两个密切相关的概念，这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型：通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。