API
#Tools
#Pocket
#NLP
#Dataset
#LanguageModel
#NeurIPS
Issue Date: 2025-04-08 Gorilla: Large Language Model Connected with Massive APIs, Shishir G. Patil+, NeurIPS'24 SummaryGorillaは、API呼び出しの生成においてGPT-4を上回るLLaMAベースのモデルであり、文書検索システムと組み合わせることで、テスト時の文書変更に適応し、ユーザーの柔軟な更新を可能にします。幻覚の問題を軽減し、APIをより正確に使用する能力を示します。Gorillaの評価には新たに導入したデータセット「APIBench」を使用し、信頼性と適用性の向上を実現しています。 CommentAPIBench:https://huggingface.co/datasets/gorilla-llm/APIBenchOpenReview:https://openreview.net/forum?id=tBRNC6YemY #Pocket #NLP #LLMAgent
Issue Date: 2024-11-11 Beyond Browsing: API-Based Web Agents, Yueqi Song+, arXiv'24 SummaryAPIを利用するAIエージェントの研究を行い、従来のウェブブラウジングエージェントと比較。API呼び出しエージェントはオンラインタスクをAPI経由で実行し、ハイブリッドエージェントはウェブブラウジングとAPIの両方を活用。実験結果では、ハイブリッドエージェントが他のエージェントを上回り、タスク非依存の最先端パフォーマンスを達成。APIの利用がウェブブラウジングよりも優れた選択肢であることを示唆。 CommentCMUの研究。後で読みたい #Article #Tools #NLP #Dataset #LanguageModel
Issue Date: 2025-04-08 BFCLv2, UC Berkeley, 2024.08 CommentLLMのTool Useを評価するための現在のデファクトスタンダードとなるベンチマーク
Issue Date: 2025-04-08 Gorilla: Large Language Model Connected with Massive APIs, Shishir G. Patil+, NeurIPS'24 SummaryGorillaは、API呼び出しの生成においてGPT-4を上回るLLaMAベースのモデルであり、文書検索システムと組み合わせることで、テスト時の文書変更に適応し、ユーザーの柔軟な更新を可能にします。幻覚の問題を軽減し、APIをより正確に使用する能力を示します。Gorillaの評価には新たに導入したデータセット「APIBench」を使用し、信頼性と適用性の向上を実現しています。 CommentAPIBench:https://huggingface.co/datasets/gorilla-llm/APIBenchOpenReview:https://openreview.net/forum?id=tBRNC6YemY #Pocket #NLP #LLMAgent
Issue Date: 2024-11-11 Beyond Browsing: API-Based Web Agents, Yueqi Song+, arXiv'24 SummaryAPIを利用するAIエージェントの研究を行い、従来のウェブブラウジングエージェントと比較。API呼び出しエージェントはオンラインタスクをAPI経由で実行し、ハイブリッドエージェントはウェブブラウジングとAPIの両方を活用。実験結果では、ハイブリッドエージェントが他のエージェントを上回り、タスク非依存の最先端パフォーマンスを達成。APIの利用がウェブブラウジングよりも優れた選択肢であることを示唆。 CommentCMUの研究。後で読みたい #Article #Tools #NLP #Dataset #LanguageModel
Issue Date: 2025-04-08 BFCLv2, UC Berkeley, 2024.08 CommentLLMのTool Useを評価するための現在のデファクトスタンダードとなるベンチマーク
#Article
#NLP
#LLMAgent
#python
#Blog
#x-Use
Issue Date: 2025-01-04
browser-use やばいです, Syoitu, 2024.12
Commentすごい手軽に使えそうだが、クローリング用途に使おうとするとhallucinationが起きた時に困るのでうーんと言ったところ。
#Article
#NLP
#LanguageModel
#Library
#python
#Repository
Issue Date: 2025-01-03
LiteLLM, BerriAI, 2023.08
Comment様々なLLMのAPIを共通のインタフェースで呼び出せるライブラリ
・1553
とどちらがいいんだ・・・？aisuiteのissueの113番のスレッドを見ると、
・LiteLLMはもはやLiteではなくなっており、コードベースの保守性が低い
・aisuiteは複数のLLMプロバイダーをシンプルに利用する方法を提供する
・今後発表されるロードマップを見れば、LiteLLMとの差別化の方向性が分かるはずだ
といった趣旨のことが記述されていた。 #Article #NLP #LanguageModel #Library #python #Repository Issue Date: 2024-11-28 aisuite, andrewyng, 2024.11 Comment複数のLLM Providerの呼び出しを共通のインタフェースで呼び出せる。変更するのは、モデルを指定するパラメータのみ。
元ポスト:https://www.linkedin.com/posts/andrewyng_announcing-new-open-source-python-package-activity-7266851242604134400-Davp?utm_source=share&utm_medium=member_ios #Article #Pocket #Blog Issue Date: 2024-09-30 API設計まとめ, KNR109, 2024.02 #Article #MachineLearning #Library #Repository Issue Date: 2024-08-25 LitServe, 2024.04 CommentFastAPIより2倍早いAPIライブラリ。LLMやVisionなど多くのモーダルに対応し、マルチワーカーでオートスケーリングやバッチングやストリーミングにも対応。PyTorchモデルだけでなく、JAXなど様々なフレームワークのモデルをデプロイ可能
元ツイート:https://x.com/_willfalcon/status/1826603483178340463?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q画像は元ツイートより引用
・1553
とどちらがいいんだ・・・？aisuiteのissueの113番のスレッドを見ると、
・LiteLLMはもはやLiteではなくなっており、コードベースの保守性が低い
・aisuiteは複数のLLMプロバイダーをシンプルに利用する方法を提供する
・今後発表されるロードマップを見れば、LiteLLMとの差別化の方向性が分かるはずだ
といった趣旨のことが記述されていた。 #Article #NLP #LanguageModel #Library #python #Repository Issue Date: 2024-11-28 aisuite, andrewyng, 2024.11 Comment複数のLLM Providerの呼び出しを共通のインタフェースで呼び出せる。変更するのは、モデルを指定するパラメータのみ。
元ポスト:https://www.linkedin.com/posts/andrewyng_announcing-new-open-source-python-package-activity-7266851242604134400-Davp?utm_source=share&utm_medium=member_ios #Article #Pocket #Blog Issue Date: 2024-09-30 API設計まとめ, KNR109, 2024.02 #Article #MachineLearning #Library #Repository Issue Date: 2024-08-25 LitServe, 2024.04 CommentFastAPIより2倍早いAPIライブラリ。LLMやVisionなど多くのモーダルに対応し、マルチワーカーでオートスケーリングやバッチングやストリーミングにも対応。PyTorchモデルだけでなく、JAXなど様々なフレームワークのモデルをデプロイ可能
元ツイート:https://x.com/_willfalcon/status/1826603483178340463?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q画像は元ツイートより引用