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介绍 欢迎来到引人入胜的生成式人工智能（Generative AI）框架的领域，这是创新和创造力在数字化领域的交织。生成式人工智能的力量不仅仅是一种技术奇迹。它是一种塑造我们与机器互动和产生内容方式的动态力量。想象一下：只需要一个提示，就能创造故事、图像，甚至整个世界。这不是魔法，而是人工智能的进化。 生成式人工智能不仅仅是一组算法；它是由在线数据的广阔领域驱动的创造力强大动力。想象一下，能够提示人工智能生成文本、图像、视频、声音和复杂的代码。随着GenAI的进一步学习和发展，它在各个行业的应用不断增加。秘密在于训练-复杂的数学和大量的计算能力相结合，教会人工智能预测结果，模仿人类的行为和创造。 进入生成式人工智能世界的旅程涉及解开其工作原理背后的神秘。神经网络如何识别模式以产生新内容？哪些基础模型支持诸如ChatGPT和DALL-E之类的工具？与我们一同探索生成式人工智能的复杂性，探索其用途和功能。介绍这一技术革命前沿的五个框架。这是一段机器给想象力注入生命的旅程，可能性无限，就像他们在数字画布上绘制一样。 提升你的生成式人工智能水平，学习实践。检查我们的 GenAI顶尖计划！ 什么是生成式人工智能框架？ 生成式人工智能框架是GenAI的支柱，为机器创建多样且与上下文相关的内容提供了基础设施。这些框架作为AI模型（如LLMs、GANs、VAEs）的指导原则，使它们能够理解庞大数据集中的模式。组织可以利用无监督和半监督学习方法的力量，通过使用这些框架来训练AI系统。这种训练为从自然语言处理到图像生成等任务奠定了基础，使机器能够解释提示。 LangChain LangChain是Harrison Chase的创新软件开发框架，专为GenAI专业人员量身打造。它有助于重塑日常任务和项目的格局。LangChain通过强调利用大型语言模型（LLMs）来提升AI系统的能力，简化了应用程序创建过程。基于MIT许可证的开源原则下，LangChain引入了一个标准化的接口，包括代理、内存和链。 LangChain的代理扮演重要角色，使LLMs能够做出明智的决策，为创建动态聊天机器人、游戏和各种应用铺平道路。内存功能非常宝贵，允许在对LLMs进行调用时保留状态。对于像聊天机器人这样的应用程序来说，这一功能成为了保持连贯对话或存储先前查询结果的基石。链条不仅限于单个LLM调用，还便于序列的编排-这对于构建摘要工具、问答系统和需要多方交互的不同应用程序来说是一个福音。 LangChain的数据增强生成功能增加了更多的灵活性，使GenAI专业人员能够根据外部数据生成文本。从编写引人入胜的新闻文章到制作产品描述，这个框架增强了内容生成的能力。 LangChain在各种应用中展示了其能力，包括客户服务和教育的聊天机器人，娱乐和研究的游戏，以及商业和教育的摘要工具和问答系统。它涵盖了各种应用，如内容生成、翻译、代码生成、数据分析和医学诊断。在GenAI专业人员的工具包中，LangChain推动着生成式人工智能不断演进的创新和效率。 LlamaIndex LlamaIndex成为GenAI专业人员武器库中至关重要的工具。它为自定义数据和GPT-4等LLMs之间提供了一个无缝的桥梁。这个创新的库通过简化与数据和LLMs一起工作的复杂过程，显著增强了GenAI专业人员的日常工作和项目。LlamaIndex的多功能实用性在不同阶段得到展现，在数据摄取、结构化、检索和集成方面提供了不可或缺的支持。 首先，LlamaIndex在从各种来源（如API、数据库、PDF或外部应用程序）“摄取”数据方面表现出色，充当勤奋的数据收集者。然后，它进入“构建”阶段，在这个阶段中，它以一种LLMs轻松理解的方式组织数据。这些组织良好的数据成为“检索”阶段的基础，在这个阶段中，LlamaIndex在需要时便于找到和提取正确的数据。最后，它简化了“集成”过程，实现了与各种应用框架的无缝合并数据。 LlamaIndex由三个主要组件组成：用于收集的“数据连接器”，用于组织的“数据索引”和作为翻译器的“引擎”（LLMs）。这种设置使GenAI专业人员在检索增强生成（RAG）方面拥有强大的能力，将LLM的实力与自定义数据相结合。查询引擎、聊天引擎和代理等模块化构建提升了交互到对话水平，实现了动态决策。无论是创建问答系统、聊天机器人还是智能代理，LlamaIndex都是GenAI专业人员的不可或缺的盟友，为RAG企业提供坚实的基础，并通过LLMs和定制数据来超级增强应用。 Jarvis 微软的JARVIS平台引领人工智能创新，为GenAI专业人员提供无与伦比的工具来增强日常工作。JARVIS与ChatGPT和t5-base等AI模型进行协作，实现统一和先进的结果。作为任务控制器，JARVIS简化了工作流程，最大限度地发挥了各种开源大型语言模型（LLMs）在图像、视频、音频等方面的潜力。 JARVIS集成了多模态人工智能，将GPT-4的功能扩展到文本和图像处理。该平台连接到互联网，访问一个强大的模型网络，包括t5-base、stable-diffusion 1.5、Facebook的bart-large-cnn和Intel的dpt-large等20个强大的模型。JARVIS使用户可以提交复杂的多任务查询，指导不同的模型无缝协作执行复杂的任务。例如，生成一张有关外星人入侵的图像，并在此过程中创作相关的诗歌，这个流程变得简化，ChatGPT规划任务，选择适当的模型并执行任务，展示了JARVIS的高效性和协作潜力。 虽然JARVIS的能力是无可否认的突破性，但其使用也需要考虑资源。JARVIS需要至少16GB的VRAM和约300GB的存储空间来运行各种模型。JARVIS需要大量的资源，无法在普通个人电脑上本地运行。然而，尽管有这些限制，JARVIS标志着人工智能发展的重要飞跃，革新了人工智能能力和协作的领域。它重塑了GenAI专业人员与利用人工智能技术的交互方式的潜力是显而易见的，使其成为人工智能发展演进中的关键工具。 Amazon…

在这篇博文中，我们介绍了图机器学习的基础知识。 我们首先研究了图是什么，为什么要使用图，以及如何最好地表示它们。然后简要介绍了人们在图上学习的方法，从前神经方法（同时探索图特征）到通常称为图神经网络的方法。最后，我们瞥见了用于图的Transformer。 图 什么是图？ 本质上，图是通过关系链接的项目的描述。 图的示例包括社交网络（Twitter、Mastodon、任何将论文和作者链接起来的引用网络）、分子、知识图（如UML图、百科全书和带有页面之间超链接的任何网站）、以其句法树表示的句子、任何三维网格等等！因此，可以说图无处不在。 图的项目（或网络）称为其节点（或顶点），它们之间的连接称为边（或链接）。例如，在社交网络中，节点是用户，边是它们之间的连接；在分子中，节点是原子，边是它们之间的化学键。 具有类型节点或类型边的图称为异构图（例如：引用网络中的项目可以是论文或作者，具有类型节点；XML图中的关系是有类型的，具有类型边）。它不能仅通过其拓扑结构来表示，它需要额外的信息。本文重点介绍同质图。 图也可以是有向的（如关注者网络，A关注B并不意味着B关注A）或无向的（如分子，原子之间的关系是双向的）。边可以连接不同的节点或一个节点本身（自连接），但不是所有节点都需要连接。 如果要使用您的数据，您必须首先考虑其最佳描述方式（同质/异构、有向/无向等）。 图有什么用途？ 让我们看一下我们可以在图上做哪些可能的任务。 在图级别上，主要任务包括： 图生成，在药物发现中用于生成新的合理分子。 图演化（给定一个图，预测它随时间的演化），在物理学中用于预测系统的演化。 图级别的预测（从图中进行分类或回归任务），例如预测分子的毒性。 在节点级别上，通常是节点属性预测。例如，Alphafold使用节点属性预测来预测给定分子的整体图的情况下，原子的三维坐标，从而预测分子在三维空间中的折叠方式，这是一个困难的生物化学问题。 在边级别上，可以是边属性预测或缺失边预测。边属性预测有助于药物副作用预测，可以根据一对药物预测不良副作用。缺失边预测在推荐系统中用于预测图中两个节点是否相关。 还可以在子图级别上进行社区检测或子图属性预测。社交网络使用社区检测来确定人们的联系方式。子图属性预测可以在行程系统（例如Google Maps）中找到，用于预测预计到达时间。 在这些任务上工作可以通过两种方式完成。 当您想要预测特定图的演化时，您可以在遍历设置中进行工作，其中所有内容（训练、验证和测试）都在同一个图上完成。如果这是您的设置，请注意！从单个图创建训练/评估/测试数据集并不简单。然而，大部分工作都是使用不同的图进行的（分开的训练/评估/测试拆分），这被称为归纳设置。 我们如何表示图？ 用于处理和操作图的常见表示方法有： 作为所有边的集合（可能补充有所有节点的集合）…