近几个月来,大型语言模型(LLMs)的受欢迎度显著上升。基于自然语言处理、自然语言理解和自然语言生成的优势,这些模型在几乎每个行业中展示了它们的能力。随着生成式人工智能的引入,这些模型已经被训练成可以像人类一样产生文字回应。 通过着名的GPT模型,OpenAI展示了LLMs的强大能力,并为转型发展铺平了道路。通过微调和检索增强生成(RAG)等方法,提高了AI模型的能力,为更精确和上下文丰富的回应提供了答案。 检索增强生成(RAG) RAG将基于检索和生成的模型结合在一起。与传统生成式模型不同,RAG在不改变基础模型的情况下融入有针对性和当前性的数据,使其能够超越现有知识的边界。 RAG的基本思想是基于特定组织或领域数据构建知识库。随着知识库的定期更新,生成式人工智能可以访问当前和上下文相关的数据。这使得模型能够以更精确、复杂和适合组织需求的方式回应用户输入。 大量动态数据被转换为标准格式,并存储在知识库中。然后,使用嵌入式语言模型对数据进行处理,创建数值表示,并保存在向量数据库中。RAG确保AI系统不仅能产生文字,还能使用最新的和相关的数据。 微调 微调是一种通过对经过预训练的模型进行定制以执行指定动作或显示特定行为的方法。它包括采用已经训练过大量数据点的现有模型,并对其进行修改以实现更具体的目标。可以将擅长生成自然语言内容的预训练模型优化为关注制作笑话、诗歌或摘要。通过微调,开发人员可以将庞大模型的整体知识和技能应用于特定的主题或任务。 微调对于提高特定任务的性能尤其有益。通过通过精心选择的数据集提供专业信息,模型在特定任务中变得熟练,能够产生精确和上下文相关的输出。与从头开始的训练相比,微调大大减少了所需的时间和计算资源,因为开发人员可以利用预先存在的信息。该方法使得模型能够通过适应特定领域来更有效地给出集中的答案。 评估微调和RAG时考虑的因素 RAG通过定期从外部源请求最新数据而无需频繁模型重新训练,在动态数据情况下表现异常出色。而微调则缺乏召回的保证,因此不太可靠。 RAG通过从其他来源获取相关数据增强了LLMs的能力,非常适合需要访问外部知识的应用,如文档摘要、开放域问答和能够从知识库检索数据的聊天机器人。而微调外部信息对于经常更改的数据源可能不可行。 RAG阻止了对较小模型的使用。而微调则提高了小型模型的效能,能够实现更快、更便宜的推理。 RAG可能不会根据所获得的信息自动调整语言风格或领域专业化,因为它主要专注于信息检索。通过微调允许调整行为、写作风格或特定领域知识,能够提供与特定风格或专业领域深度匹配的答案。 RAG通常不容易出现错误的信息,它的每个答案都是基于检索到的信息。微调可能会减少错误信息,但当面对新的刺激时,可能仍会造成虚构的反应。 RAG通过将响应生成分为离散阶段,提供了透明度,并提供了检索数据的信息。微调增加了回答背后逻辑的不透明性。 RAG和微调的用例有何不同? LLMs可以用于多种NLP任务的微调,如文本分类、情感分析、文本生成等,其中主要目标是根据输入理解和产生文本。RAG模型在需要访问外部知识的任务情况下表现出色,如文档摘要、开放域问答和能够从知识库检索数据的聊天机器人。 基于训练数据的RAG和Fine-tuning的区别 在对LLM进行Fine-tuning时,虽然它们不专门使用检索方法,但它们依赖于任务特定的训练材料,这些材料通常是与目标任务匹配的标记示例。另一方面,RAG模型被训练用于检索和生成任务。这需要将显示成功检索和使用外部信息的数据与生成的监督数据进行结合。 架构差异 为了对LLM进行Fine-tuning,通常需要使用诸如GPT等预训练模型,并在任务特定数据上对其进行训练。架构不变,只对模型参数进行微小修改,以最大化特定任务的性能。RAG模型具有混合架构,通过将外部存储模块与基于GPT的transformer式LLM相结合,实现了从知识源(如数据库或文档集合)的有效检索。 结论 总之,在人工智能这个不断变化发展的领域中,选择RAG和Fine-tuning之间的方法取决于应用需求。这些方法的组合可能会导致更复杂、更适应性强的AI系统,随着语言模型的不断发展。 参考资料…
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尽管关于检索增强生成(RAG)的讨论很广泛,尤其是在其应用于基于聊天的语言模型方面,但在本文中,我们旨在从不同的角度来观察并分析其…
Leave a Comment随着近年来大语言模型(LLMs)的发展,这些模型在人工智能和机器学习领域带来了范式转变。这些模型引起了大众和人工智能社区的极大关注,推动了自然语言处理、生成和理解方面的显著进展。最著名的LLM示例是基于OpenAI的GPT架构的ChatGPT,它已经改变了人类与基于AI技术的科技互动方式。 虽然LLMs在文本生成、问答、文本摘要和语言翻译等任务中显示出强大的能力,但它们仍然有自己的缺点。这些模型有时会产生形式不准确或过时的输出信息。甚至缺乏正确的来源归属也会使验证LLMs生成的输出的可靠性变得困难。 什么是检索增强生成(RAG)? 一种称为检索增强生成(RAG)的方法解决了上述限制。RAG是一种基于人工智能的框架,它从外部知识库中收集事实,让大语言模型获得准确和最新的信息。 通过集成外部知识检索,RAG已经能够改变LLMs。除了精确性,RAG通过透明地揭示LLMs的生成过程细节,为用户提供透明度。RAG解决了传统LLMs的局限性,通过平稳地结合外部检索和生成方法,确保了更可靠、具有上下文意识和知识的基于人工智能的通信环境。 RAG的优势 提高响应质量 – 检索增强生成着眼于LLM生成的响应不一致性问题,保证更准确和可信的数据。 获取最新信息 – RAG将外部信息集成到内部表示中,以确保LLMs获得当前和可信的事实。它确保答案建立在最新知识之上,提高模型的准确性和相关性。 透明度 – RAG的实施使用户能够检索基于LLMs的问答系统中模型的来源。通过使用户能够验证陈述的完整性,LLM促进了透明度,并增加了对其提供的数据的信心。 减少信息丢失和产生虚像 – RAG通过基于独立、可验证的事实建立LLMs,降低了模型泄漏机密信息或产生错误和误导性结果的可能性。它通过依赖更可靠的外部知识库,减少了LLMs对信息的错误解释的可能性。 降低计算开销 – RAG减少了对不断变化的条件进行参数调整和训练的需求。它减轻了财务和计算压力,提高了LLM驱动的聊天机器人在商业环境中的成本效益。 RAG如何工作? 检索增强生成(RAG)利用所有可用的信息,如结构化数据库和非结构化材料(如PDF)。这些异构材料被转换成一种通用格式,并组装成一个知识库,形成一个生成人工智能系统可以访问的存储库。 关键的一步是使用嵌入语言模型将该知识库中的数据转换为数字表示。然后,使用具有快速高效搜索功能的向量数据库来存储这些数字表示。一旦生成人工智能系统发出提示,这个数据库可以快速检索到最相关的上下文信息。 RAG的组成部分…
Leave a Comment在Python中使用LangChain、OpenAI和Weaviate实现的检索增强生成(RAG)示例实现
Leave a Comment文字到图像生成是一门快速发展的人工智能领域,应用广泛,包括媒体与娱乐、游戏、电子商务产品可视化、广告与营销、建筑设计与可视化、艺术创作和医学影像等各个领域稳定扩散是一种文字到图像模型,让您能够在几秒钟内创建高品质的图片在十一月份[…]
Leave a Comment尽管在各个行业中,似乎无法阻挡的对LLM的采用,但它们只是整个技术生态系统中的一个组成部分,为新的AI浪潮提供动力许多对话型AI应用需要LLM,如Llama 2、Flan T5和Bloom,以回答用户的查询这些模型依赖参数化知识来回答问题模型[…]
Leave a Comment在第一部分中,我们将看到子优化嵌入模型、低效的分块策略和缺乏元数据过滤可能导致从您的LLM获取相关响应变得困难
Leave a Comment在这篇文章中,我们将探索“检索增强生成”(RAG)的策略,这种策略可以让我们向一个大型语言模型提供最新和相关的信息我们将详细讲解理论的基础,然后…
Leave a Comment为了使大规模生成性AI应用程序能够良好运行,需要一个能够处理大量数据的良好系统其中一个重要的系统是向量数据库该数据库的特殊之处在于它能够处理多种类型的数据,例如文本、声音、图片和视频,并以一种数字/向量形式存储什么是向量数据库?向量数据库[…]
Leave a Comment大型语言模型(LLM)是一种强大的新技术,有潜力革命许多行业然而,LLM也很复杂,管理起来具有挑战性LLMOps,或者说大型语言模型运维,是一个新兴的领域,专注于对LLM的运营管理这个新领域中涉及到什么…
Leave a Comment在ODSC网络研讨会中,Pandata的Nicolas Decavel-Bueff和我(Cal Al-Dhubaib)与Data Stack Academy的Parham Parvizi合作,分享了我们在构建企业级大型语言模型(LLMs)方面的一些经验教训,以及数据科学家和数据工程师如何入门的建议其中一个最重要的…
Leave a Comment本文探讨了顶级的生成性人工智能框架和工具发现释放想象力和探索生成性人工智能潜力所需的资源
Leave a Comment会议记录是协作的重要组成部分,但往往容易被忽略在主持讨论、仔细倾听和记录笔记之间,关键信息很容易溜走而未被记录下来即使记录了笔记,它们可能会杂乱无章或难以辨认,使其变得毫无用处在本文中,我们将探讨如何使用亚马逊[…]
Leave a Comment此文章由Q4 Inc.的Stanislav Yeshchenko共同撰写企业们越来越多地采用检索增强生成(RAG)作为构建问答聊天机器人的主流方法我们继续看到源于现有数据集种类的新挑战这些数据集通常是数值和文本数据的混合,有时是结构化的,…
Leave a Comment近年来,由于生成式人工智能(Generative AI)的快速发展,尤其是通过指导微调和强化学习等训练技术引入的大语言模型(LLMs)的性能改善,会话型人工智能(Conversational AI)取得了长足的进步在正确提示的情况下,这些模型可以进行连贯的对话,而无需任何特定任务的训练数据[…]
Leave a Comment向一边去,韦伯斯特:今年企业发现了许多候选词来评选年度词汇。紧随其后的是诸如“生成式人工智能”和“生成式预训练变压器”之类的术语,整个行业都将注意力转向变革性的新技术,如“大型语言模型”和“检索增强生成”(RAG)。 一开始,“生成式人工智能”只是一个较小的关注点,但最后却以耀眼姿态收场。许多公司正在迅速利用其能够处理文本、语音和视频的能力,产生革新性的内容,从而彻底改变生产力、创新力和创造力。 企业正在顺应这一趋势。根据麦肯锡公司的数据,像OpenAI的ChatGPT这样的深度学习算法,再加上企业数据的进一步训练,每年可以为63个商业用例带来相当于2.6万亿至4.4万亿美元的价值。 然而,管理大量的内部数据往往被认为是扩展人工智能的最大障碍。一些AI领域的NVIDIA专家预测,2024年将成为联络朋友的一年——与云服务提供商、数据存储和分析公司以及其他掌握处理、优化和高效部署大数据的技能的公司建立伙伴关系和合作。 大语言模型是这一切的核心。NVIDIA专家表示,LLM研究的进展将越来越多地应用于商业和企业应用领域。通过几乎任何平台,诸如RAG、自主智能代理和多模态互动等AI功能将变得更加易于获取和部署。 听取NVIDIA专家对未来一年的预测: MANUVIR DAS企业计算副总裁 一刀切不适用于所有情况:定制化即将进入企业。企业将不会只有一两个生成式人工智能应用,它们会有数百个定制应用,使用适合于业务不同部分的专有数据。 一旦投入生产,这些定制化的LLM将具备RAG功能,将数据源与生成式人工智能模型连接起来,以获得更准确、更明智的响应。像Amdocs、Dropbox、Genentech、SAP、ServiceNow和Snowflake这样的领先公司已经在构建使用RAG和LLM的全新生成式人工智能服务。 开源软件引领潮流:得益于开源预训练模型,解决特定领域挑战的生成式人工智能应用将成为企业运营策略的一部分。 一旦公司将这些先导模型与私有或实时数据结合起来,他们就可以开始在整个组织中看到加速的生产力和成本效益。从基于云计算和人工智能模型铸造服务到数据中心、边缘和桌面,AI计算和软件将在几乎任何平台上变得更加易于获取。 现成的人工智能和微服务:生成式人工智能促使应用程序编程接口(API)端点的采用增加,这使得开发人员能够构建复杂的应用程序更加容易。 到2024年,软件开发工具包和API将升级,开发人员将使用生成式人工智能微服务(例如RAG作为服务)来定制现成的AI模型。这将帮助企业充分发挥以智能助手和摘要工具为代表的以AI驱动的生产力的潜力,这些工具可以获取最新的业务信息。 开发人员将能够直接将这些API端点嵌入到他们的应用程序中,而无需担心维护支持这些模型和框架所需的基础设施。最终用户将能够体验到更直观、更具响应性和更符合需求的应用程序。 IAN BUCK超大规模和高性能计算副总裁 国家财富:人工智能将成为新的太空竞赛,每个国家都希望建立自己的卓越中心,推动研究和科学的重大进展,提高国内生产总值。 只需要几百个加速计算节点,各国就能迅速构建高效、高性能、百亿亿次量级的AI超级计算机。政府资助的生成式AI卓越中心将通过创造新的工作岗位和建设更强大的大学项目推动国家经济增长,培养下一代科学家、研究人员和工程师。 量子飞跃:企业领导者将以两个关键驱动因素启动量子计算研究项目:利用传统AI超级计算机模拟量子处理器的能力以及混合经典量子计算的开放统一开发平台的可用性。这使得开发人员可以使用标准编程语言而不需要定制的、专门的知识来构建量子算法。 曾经在计算机科学中被认为是一个隐晦的领域,随着企业加入学术界和国家实验室追求材料科学、制药研究、亚原子物理和物流的快速进展,量子计算探索将变得更加主流。 KARI BRISKI副总裁,AI软件 从试错到致富:随着企业采用这些AI框架,对试错增强生成技术(RAG)将会有更多的讨论。 当企业培训LLM来构建生成式AI应用程序和服务时,当模型在某种用例下没有足够准确、相关的信息时,RAG被广泛视为解决不准确或荒谬回答的方法。…
Leave a Comment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…
Leave a Comment你是否曾经思考过自己是否该从头开始训练、进行微调、快速工程或检索增强生成(RAG)?下面是你需要了解的一切,以提升…
Leave a Comment随着粉底模型(FM)的民主化越来越普遍,并且对AI增强服务的需求不断增加,软件即服务(SaaS)提供商正在寻求使用支持多租户的机器学习(ML)平台,以便为他们组织内部的数据科学家和外部客户提供服务越来越多的公司意识到使用FM来生成[…]的价值
Leave a Comment通过将关键词搜索和向量搜索相结合,改善使您的检索增强生成聊天机器人应用程序具备生产就绪性的混合搜索
Leave a Comment解决和改进检索增强生成(RAG)设置的技术问题,使用自我调试、自我修正、管理认知负荷等技术方法
Leave a Comment在如今不断发展变化的电子商务世界中,引人入胜的产品描述的影响力无法被低估它可以成为决定性因素,将潜在访客变成付费客户,或者让他们转而点击竞争对手的网站在众多产品上手动创建这些描述是一项费时费力的工作
Leave a Comment深入了解 Zephyr-7B,一款开创性的大型语言模型了解它如何利用知识蒸馏来建立新的人工智能效率和可访问性标准,塑造了会话型人工智能的未来
Leave a Comment在本文中,我们展示了如何使用SageMaker Python SDK进行文本嵌入和句子相似度的使用方法句子相似度涉及在通过LLM将两个文本片段转换为嵌入后,评估它们之间的相似程度,这是像检索增强生成(RAG)这样的应用的基础步骤
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