As 5 principais maneiras comuns de melhorar o desempenho da API.

Explicando 9 tipos de teste de API.

Por que o DeepSeek-OCR é um GRANDE NEGÓCIO? Os LLMs existentes lutam com entradas longas porque só podem lidar com um número fixo de tokens, conhecido como janela de contexto, e o custo de atenção cresce rapidamente à medida que as entradas ficam mais longas. O DeepSeek-OCR adota uma nova abordagem. Em vez de enviar contexto longo diretamente para um LLM, ele o transforma em uma imagem, compacta essa imagem em tokens visuais e, em seguida, passa esses tokens para o LLM. Menos tokens levam a um menor custo computacional da atenção e a uma janela de contexto efetiva maior. Isso torna os chatbots e modelos de documentos mais capazes e eficientes. Como o DeepSeek-OCR é construído? O sistema tem duas partes principais: 1. Codificador: Processa uma imagem de texto, extrai os recursos visuais e os compacta em um pequeno número de tokens de visão. 2. Decodificador: Um modelo de linguagem Mix of Experts que lê esses tokens e gera texto um token por vez, semelhante a um transformador somente decodificador padrão. Quando usar? O DeepSeek-OCR mostra que o texto pode ser compactado com eficiência usando representações visuais. É especialmente útil para lidar com documentos muito longos que excedem os limites de contexto padrão. Você pode usá-lo para compactação de contexto, tarefas de OCR padrão ou análise profunda, como converter tabelas e layouts complexos em texto. Para você: O que você acha do uso de tokens visuais para lidar com problemas de contexto longo em LLMs? Isso poderia se tornar o próximo padrão para modelos grandes? -- Acabamos de lançar o Torne-se um engenheiro de IA | Aprenda fazendo: Coorte 2. Se você perdeu a Coorte 1, agora é sua chance de se juntar a nós na Coorte 2. Confira aqui: #AI #AIEngineer #MachineLearning .