Generative AI in Science using Open-Source models
Rattachement africain : us, cz. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Generative AI systems built upon large language models (LLMs) have shown great promise as tools that enable people to access information through natural conversation. Scientists can benefit from the breakthroughs these systems enable to create advanced tools that will help accelerate their research outcomes. This tutorial will cover: (1) the basics of language models, (2) setting up the environment for using open source LLMs without the use of expensive compute resources needed for training or fine-tuning, (3) learning a technique like Retrieval-Augmented Generation (RAG) to optimize output of LLM, and (4) build a “production-ready” app to demonstrate how researchers could turn disparate knowledge bases into special purpose AI-powered tools. The right audience for our tutorial is scientists and research engineers who want to use LLMs for their work.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
Où se fait cette recherche
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University of Washington pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Cortis Consulting pays non établi dans la noticeEntreprise
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Core Consulting pays non établi dans la noticeInstitution
University of Washington, Cortis Consulting et Core Consulting.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.