Инструмент, который поможет добавить рассждуения в ваши LLMпроекты , подобно OpenAI o1 и deepseek R1.
✨ Функции: 🧠 Пошаговые рассуждения: Больше никаких ответов из «черного ящика»! Узнайте, как именно мыслит ваш LLM, по аналогии с O1. 🔄 Прогресс в реальном времени: позволяет наблюдать за ходом рассуждений с помощью плавных анимаций 🎯 Поддержка множества LLMпровайдеров: Работает со всеми провайдерами LiteLLM 🎮Streamlit: Удобный пользовательский интерфейс 🛠️ Поддердка CLI: для тех, кто любит возиться с командной строкой. 📊 Проверка уверенности ответа: Узнайте, насколько уверен ваш LLM в каждом шаге рассуждений.
⭐️Установка: pip install llm-reasoner
Пример с кодом:
from llm_reasoner import ReasonChain import asyncio
async def main(): # Create a chain with your preferred settings chain = ReasonChain( model="gpt-4", # Choose your model min_steps=3, # Minimum reasoning steps temperature=0.2, # Control creativity timeout=30.0 # Set your timeout )
# Watch it think step by step! async for step in chain.generate_with_metadata("Why is the sky blue?"): print(f"\nStep {step.number}: {step.title}") print(f"Thinking Time: {step.thinking_time:.2f}s") print(f"Confidence: {step.confidence:.2f}") print(step.content)
Инструмент, который поможет добавить рассждуения в ваши LLMпроекты , подобно OpenAI o1 и deepseek R1.
✨ Функции: 🧠 Пошаговые рассуждения: Больше никаких ответов из «черного ящика»! Узнайте, как именно мыслит ваш LLM, по аналогии с O1. 🔄 Прогресс в реальном времени: позволяет наблюдать за ходом рассуждений с помощью плавных анимаций 🎯 Поддержка множества LLMпровайдеров: Работает со всеми провайдерами LiteLLM 🎮Streamlit: Удобный пользовательский интерфейс 🛠️ Поддердка CLI: для тех, кто любит возиться с командной строкой. 📊 Проверка уверенности ответа: Узнайте, насколько уверен ваш LLM в каждом шаге рассуждений.
⭐️Установка: pip install llm-reasoner
Пример с кодом:
from llm_reasoner import ReasonChain import asyncio
async def main(): # Create a chain with your preferred settings chain = ReasonChain( model="gpt-4", # Choose your model min_steps=3, # Minimum reasoning steps temperature=0.2, # Control creativity timeout=30.0 # Set your timeout )
# Watch it think step by step! async for step in chain.generate_with_metadata("Why is the sky blue?"): print(f"\nStep {step.number}: {step.title}") print(f"Thinking Time: {step.thinking_time:.2f}s") print(f"Confidence: {step.confidence:.2f}") print(step.content)
The lead from Wall Street offers little clarity as the major averages opened lower on Friday and then bounced back and forth across the unchanged line, finally finishing mixed and little changed.The Dow added 33.18 points or 0.10 percent to finish at 34,798.00, while the NASDAQ eased 4.54 points or 0.03 percent to close at 15,047.70 and the S&P 500 rose 6.50 points or 0.15 percent to end at 4,455.48. For the week, the Dow rose 0.6 percent, the NASDAQ added 0.1 percent and the S&P gained 0.5 percent.The lackluster performance on Wall Street came on uncertainty about the outlook for the markets following recent volatility.
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.