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AnyLanguageModel 讓 Hugging Face 上的開源 LLM 很容易下載與開始使用,只要三行程式碼就可以呼叫 MLX 框架以及配套工具。我也更新了範例專案,可以直接在 Mac 與 iOS 裝置上試玩。
我們發現 AnyLanguageModel 還沒有 100% 實現 Foundation Models framework 的功能,但我們已經可以透過它替換成其他模型。本文以 LM Studio 的伺服器功能,讓 App 可以去呼叫 Mac 上的開源 LLM,生成結果。
本系列關於 Foundation Models framework 的相關文章即將完結。說明有哪些延伸探索的方向、各種參考資源,並預告把目前所學遷移到其他語言模型。
開發裝置端 AI 功能,測量效能是必要工作。首先介紹 Instruments 如何上手,觀察效能瓶頸。而為了能支援重複測試任意的 @Generable 型別,我寫了一個 SwiftUI View 作為工具,讓你可以快速把要生成的物件與畫面整合起來。
介紹一些提升使用者體驗的方向,把 context window、guardrail 等重要議題視為使用者體驗設計的一環,並整理各種可能發生的錯誤。妥善處理錯誤,就是提升體驗的機會。
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語言模型雖然有很多知識,但沒有即時資訊,也不擅長數學計算。如果需要存取模型以外的資訊或運算,我們可以提供呼叫外部的工具。不過,重點是判斷什麼情況才該使用。
能輕鬆實現漸進式使用者體驗 為了不讓使用者等待,App 應該漸進地顯示生成的結果。但是,為了達到這個目的,你願意自行拼湊並解析 LLM 吐出過程中的不完整 JSON 字串嗎?太痛苦了。Foundation Models framework 提供給開發者十分優雅的方式避開這個麻煩,而且能直接沿用先前
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