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LLM Farm [iPad]

LLM Farm

無料  iPhone / iPad対応 WiFiダウンロード 開発ツール 64bit 5.0

82
Trend
  • 入賞・受賞歴 月間開発ツール部門最高ランキング 28位を獲得!(11/12)
LLM Farmのおすすめ画像1
LLM Farmのおすすめ画像2
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Artem Savkinの開発ツールアプリ

「LLM Farm」は、Artem Savkinが配信する開発ツールアプリです。

開発ツール

このアプリの話題とニュース

  • 20代の女性層に人気の傾向にあります。


  • 新バージョン1.4.0が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(11/13)


  • 2023年12月14日(木)にiPhoneとiPad両対応のユニバーサルアプリとしてリリース!


最新更新情報

version1.4.0が、2024年11月13日(水)にリリース

Changes:
* llama.cpp updated to b3982
* Added RAG support for pdf documents
* Chat settings UI improvements
* Added text summarization shortcut
* Some metal improvemets
* Added support for Chameleon
* Fixed a bug causing the message copy dialog to be missing on some devices.
* Fixed some other errors

使い方や遊び方

LLMFarm is an iOS and MacOS app to work with large language models (LLM). It allows you to load different LLMs with certain parameters.



# Features
* Various inferences
* Various sampling methods
* Metal
* Model setting templates



# Inferences
* LLaMA
* GPTNeoX
* Replit
* GPT2 + Cerebras
* Starcoder(Santacoder)
* RWKV
* Falcon
* MPT
* Bloom
* StableLM-3b-4e1t
* Qwen
* Gemma
* Phi
* Mamba
* Others



# Multimodal
* LLaVA 1.5 models
* Obsidian
* Bunny
* MobileVLM 1.7B/3B models



Note: For Falcon, Alpaca, GPT4All, Chinese LLaMA / Alpaca and Chinese LLaMA-2 / Alpaca-2, Vigogne (French), Vicuna, Koala, OpenBuddy (Multilingual), Pygmalion/Metharme, WizardLM, Baichuan 1 & 2 + derivations, Aquila 1 & 2, Mistral AI v0.1, Refact, Persimmon 8B, MPT, Bloom select llama inferece in model settings.



Sampling methods
* Temperature (temp, tok-k, top-p)
* Tail Free Sampling (TFS)
* Locally Typical Sampling
* Mirostat
* Greedy
* Grammar

カスタマーレビュー・評価

5.0
5つ星
 
2
4つ星
 
0
3つ星
 
0
2つ星
 
0
1つ星
 
0

最新ストアランキングと月間ランキング推移

LLM FarmのiPadアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
16.4 以降
容量
528 M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
更新日
2024/11/13

リリース日
2023/12/14

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

 

 

アクティブ率

 

 

 

※この結果はLLM Farmのユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率35%)

いい感じ~~♪

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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