31 search results for "Jar"

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…

优化大数据工作流编排“如何使用Airflow自动化AWS EMR上的PySpark管道”是由Antonello Benedetto在Towards Data Science上发布的

寻找最好的AI写作工具吗？查看这篇关于Jasper AI与Copy AI的指南，以确定哪个适合您

作者：Petr Koráb（德国弗里德里希港蔚蓝大学，布拉格Lentiamo）和Jarko Fidrmuc（德国弗里德里希港蔚蓝大学）研究出版物元数据（文章标题…

寻找最好的人工智能写作工具？了解Jasper AI与Scalenut之间的区别，选择适合您需求的那一个

过去十年来，云计算一直风靡一时，其模式具有复利效应；你托管的组织越多，作为供应商的你就赚越多钱因此，在供应商的角度来看…

近年来，训练规模越来越大的语言模型已成为常态。虽然关于这些模型没有被释放供进一步研究的问题经常被讨论，但如何训练这些模型的隐藏知识很少受到关注。本文旨在通过以1760亿参数语言模型BLOOM为例，揭示训练这类模型的技术和工程背后的硬件和软件的一些光芒。 但首先，我们想感谢那些使一个小团队能够训练一个1760亿参数模型的公司、关键人物和团队。 然后将讨论硬件设置和主要技术组成部分。 下面是项目的一个简要概述： 人物 该项目由Thomas Wolf（Hugging Face的联合创始人兼CSO）构思，他不仅敢于与这些巨头公司竞争，训练出一种最大的多语种模型，而且还使最终结果对所有人都可访问，从而使大多数人的梦想变为现实。 本文专注于模型训练的工程方面。BLOOM背后技术最重要的部分是那些分享他们的专业知识并帮助我们进行编码和训练的人和公司。 有6个主要的感谢人员群体： HuggingFace的BigScience团队，他们有超过半打全职员工致力于从构想到完成训练，并提供和支付了除了Jean Zay计算机之外的所有基础设施。 Microsoft DeepSpeed团队，他们开发了DeepSpeed并将其与Megatron-LM集成，他们的开发人员在项目需求上花费了很多周的时间，并在训练之前和之中提供了很多令人惊叹的实践建议。 NVIDIA Megatron-LM团队，他们开发了Megatron-LM，并在回答我们的众多问题和提供一流的实践建议方面非常有帮助。 IDRIS / GENCI团队管理Jean Zay超级计算机，他们向该项目捐赠了大量计算资源并提供了出色的系统管理支持。 PyTorch团队创建了一个非常强大的框架，其他软件都是基于它的，他们在训练准备期间对我们非常支持，修复了多个错误并改进了我们在训练期间依赖的PyTorch组件的可用性。 BigScience工程工作组的志愿者 很难列出为项目的工程方面做出贡献的所有杰出人士，所以我只会列出Hugging Face之外的一些关键人物，他们是该项目在过去14个月中的工程基础： Olatunji…