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[…]
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检索增强生成(RAG)允许您为大型语言模型(LLM)提供对外部知识源(如资料库、数据库和API)的访问权限,而无需对模型进行精细调节在使用生成型人工智能进行问答时,RAG使得LLM能够以最相关、最新的信息来回答问题,并可选择引用[…].
Leave a Comment“有效地处理定性数据是一个产品经理最重要的技能之一;通过收集数据、分析数据并以高效的方式进行沟通,通过提出…”
Leave a Comment由于这篇文章的目标是对可用的RAG算法和技术进行概述和解释,我不会深入讨论代码的实现细节,只会简要提及并留给读者自行探索
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介绍 在技术的动态领域中,自主人工智能代理已经成为具有变革性的实体,在重新塑造我们与数据和人工智能互动的方式。当我们深入探索这个迷人的领域时,很明显这些代理不仅仅是程序,它们代表着将人工智能融入我们日常生活的范式转变。本文将介绍您今天可以使用的10个最重要的自主人工智能代理。请继续阅读,了解这些人工智能代理可以为您做什么。 什么是自主人工智能代理? 自主人工智能代理是高级人工智能系统,能够独立运行并执行任务,而不需要持续的人类干预。这些代理利用机器学习和自动化来分析、学习和执行各种领域的任务。它们可以从简单的任务自动化工具扩展到能够理解自然语言,做出决策并随着时间的推移适应新信息的复杂系统。自主人工智能代理在革新技术与支持各种日常任务的交互方式中发挥着重要的作用。 自主人工智能代理如何工作? 您是否一直想知道自主人工智能代理到底是做什么以及它们如何能够自己完成任务?这些先进的人工智能模型被设计成将复杂的指令或目标分解为更小、更简单的任务,并以结构化的方式执行它们。它们还能自动化某些任务并循环运行。以下是大多数自主人工智能代理的基本工作流程。 定义任务:首先,人工智能代理根据清晰的指示、截止日期和优先级创建任务。 任务优先级排序:然后,它们使用人工智能算法根据紧急性和重要性对任务进行排序。 自动化任务:它们将重复性任务委托给人工智能模型以实现高效执行。 监控进展:在设置流程和执行任务后,它们实时跟踪这些任务的进展并接收更新。 交互:这些代理通过自然语言命令轻松创建、修改和管理任务。 顶级自主人工智能代理 以下是10个最重要的自主人工智能代理及其描述、优点和示例。 1. AgentGPT AgentGPT是一个功能强大且可定制的开源自主代理。它能够执行各种任务,例如规划旅行、撰写电子邮件和生成创造性的文本格式,并且可以通过添加其他功能和功能来定制。AgentGPT无需编码即可使用,您只需添加名称和目标,然后点击部署即可创建代理。它通过将复杂任务分解为较小的子任务来工作。然后,它使用迭代提示来以最小的人类参与实现主要目标。 优点 节省时间和精力:AgentGPT可以自动化其他需要您大量时间和精力完成的任务。 提高生产力:通过自动化任务,您可以释放更多时间关注更重要的事情。 更有趣:通过自动化您认为乏味或枯燥的任务,它可以帮助您更加有趣。 更具创造力:它还可以通过生成新的想法和可能性来帮助您更具创造力。 示例 规划夏威夷之旅:AgentGPT可以帮助您计划一次详细的夏威夷之旅,包括寻找航班、住宿和活动。 撰写电子邮件:它可以帮助您撰写电子邮件,包括编写主题、正文和签名。 生成诗歌:您甚至可以使用AgentGPT根据特定的押韵方案和格律生成诗歌。…
Leave a CommentGitHub Copilot GitHub Copilot是一种市场领先的人工智能辅助编码助手。作为一个能使开发人员以更高效的方式生成优质代码的工具,Copilot基于OpenAI的Codex语言模型开发。该模型既训练有自然语言理解能力,又有广泛的公共代码数据库,使其能够提供有见地的建议。从完成整行代码和函数到撰写注释,以及辅助调试和安全检查,Copilot为开发人员提供了宝贵的工具。 Amazon CodeWhisperer Amazon的CodeWhisperer是一个基于机器学习的代码生成器,可在Visual Studio和AWS Cloud9等各种IDE中提供实时编码建议。它基于大规模开源代码数据集进行训练,可以提供代码片段到完整功能的建议,自动化重复任务并提升代码质量,是寻求效率和安全性的开发人员的福音。 Notion AI 在Notion工作区中,AI助手Notion可以帮助完成各种与写作相关的任务,包括创造性、修订和概要。它提高了写电子邮件、工作描述和博客文章等任务的速度和质量。Notion AI是一个能够自动化各种写作任务的AI系统,从博客和列表到头脑风暴和创作写作都可以轻松地重新组织和转换AI生成的内容,使用拖放文本编辑器工具。 Stepsize AI Stepsize AI是一个旨在优化团队生产力的协作工具。作为一个项目历史记录和任务管理者,它与Slack、Jira和GitHub等平台集成,以简化更新并消除沟通不畅。其主要特点包括对活动的统一摘要、即时回答问题和强大的数据隐私控制。 Mintlify Mintlify是一个节省时间的工具,可直接在您喜爱的代码编辑器中自动生成代码文档。只需单击一次,Mintlify Writer就可以为您的函数创建结构良好、上下文感知的描述。非常适合开发人员和团队,在生成复杂函数的精确文档方面表现出色,因其高效和准确性而备受赞誉。 Pieces for Developers Pieces for…
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生成式人工智能几乎在每位首席执行官的脑海中都是首要考虑的问题,但它如何实现企业就绪性还存在争议以下是为何 “RAG” 和微调是其成功的关键
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近年来,世界目睹了人工智能领域的显著激增这不仅仅是另一个技术趋势,而是一场正在重新塑造世界的技术革命
Leave a Comment超越GPT-4:生成式AI的四大趋势:从LLMs到多模态、从连接到向量数据库、从代理到操作系统,以及从微调到插件还有Meta的Llama 2和Code Llama
Leave a Comment最近,在机器学习的搜索领域中,应用深度神经网络取得了重大进展,特别强调了双编码器架构中的表示学习。在这个框架中,各种类型的内容,包括查询、段落,甚至包括图像等,被转化为紧凑且有意义的“嵌入”,表示为密集向量。基于这种架构构建的密集检索模型成为增强大型语言模型(LLMs)中检索过程的基石。这种方法在当今生成式人工智能的更广泛领域中已经广受欢迎,并被证明在增强LLMs的整体能力方面非常有效。 叙述表明,由于需要处理大量的密集向量,企业应该将专用的“向量存储”或“向量数据库”纳入到他们的“AI堆栈”中。一些初创公司积极推动这些向量存储作为创新和现代企业架构的重要组成部分。其中一些显著的例子包括Pinecone、Weaviate、Chroma、Milvus和Qdrant等。一些支持者甚至已经提出这些向量数据库最终可能取代长期存在的关系数据库。 本文提出了与这种叙述相对立的观点。这些论点围绕着一个简单的成本效益分析,考虑到搜索在许多组织中代表着一个现有且已经建立的应用,从而导致在这些能力上进行了重大的先前投资。生产基础设施主要由以开源Lucene搜索库为中心的广泛生态系统主导,尤其是由Elasticsearch、OpenSearch和Solr等平台推动。 https://arxiv.org/abs/2308.14963 上面的图片展示了一个标准的双编码器架构,其中编码器从查询和文档(段落)生成密集向量表示(嵌入)。检索被构建为向量空间中的k最近邻搜索。实验集中在MS MARCO段落排序测试集上进行,该集合由大约880万个从网络中提取的段落组成。用于评估的是标准开发查询和来自TREC 2019和TREC 2020深度学习跟踪的查询。 研究结果表明,今天可以使用Lucene直接构建一个使用OpenAI嵌入的向量搜索原型。嵌入API的日益普及支持了我们的论点。这些API简化了从内容中生成密集向量的复杂过程,使其更易于从业者使用。确实,当您构建搜索生态系统时,只需要Lucene就足够了。但正如事实所证明的那样,只有时间会告诉我们是否正确。最后,这提醒我们,在快速发展的人工智能世界中,权衡成本与收益仍将是一种主要思维方式。
Leave a Comment深入了解我们对ChatGPT与自主AI代理,如Auto-GPT和GPT-Engineer的全面分析探索它们的功能、设置指南,并了解它们对劳动力市场的影响
Leave a Comment在这篇文章中,我们将分享一个名为Hamilton的开源框架,它可以帮助您为大型语言模型(LLM)应用堆栈编写模块化且易于维护的代码Hamilton非常优秀…
Leave a Comment有着超过3年的设计、构建和部署计算机视觉(CV)模型的经验,我意识到人们在构建和部署这样复杂系统的关键方面上并没有给予足够的重视在这篇博文中,我将分享我自己的经验以及在设计、构建和部署尖端CV模型过程中所获得的宝贵见解
Leave a Comment去年,大型语言模型作为一种用于娱乐和有时甚至是愚蠢的实验的工具进入了主流我们当中谁没有向ChatGPT发起挑战,让它发明一个新的敲门笑话或者…
Leave a Comment大型语言模型在最近取得了巨大的增长和进展。人工智能领域随着这些模型的每一次新发布而蓬勃发展。从教育、金融到医疗保健和媒体,大型语言模型几乎在每个领域都有贡献。像GPT、BERT、PaLM和LLaMa这样的著名大型语言模型通过模仿人类正在改变人工智能行业。基于GPT架构并由OpenAI开发的著名聊天机器人ChatGPT通过生成准确而富有创意的内容、回答问题、总结大量文本段落和语言翻译来模仿人类。 什么是向量数据库? 在人工智能和机器学习领域中,一种新颖而独特的数据库类型——向量数据库正变得越来越受欢迎。与最初用于以行和列的形式存储表格数据的传统关系型数据库以及像MongoDB这样将数据存储在JSON文档中的较新的NoSQL数据库不同,向量数据库在性质上有所不同。这是因为向量嵌入是向量数据库旨在存储和检索的唯一一种数据类型。 大型语言模型和所有新应用都依赖于向量嵌入和向量数据库。这些数据库是专门为有效存储和操作向量数据而设计的数据库。向量数据使用点、线和多边形来描述空间中的对象,在计算机图形、机器学习和地理信息系统等各个行业中经常使用。 向量数据库基于向量嵌入,它是一种携带语义信息的数据编码方式,有助于AI系统解释数据并保持长期记忆。这些嵌入是作为机器学习过程的一部分生成的训练数据的压缩版本。它们作为过程中新数据的过滤器,用于运行机器学习的推理阶段。 在向量数据库中,数据的几何特性被用于组织和存储数据。每个项目通过在空间中的坐标和其他赋予其特征的属性来标识。例如,向量数据库可以用于在地理信息系统应用程序中记录有关城镇、高速公路、河流和其他地理特征的详细信息。 向量数据库的优势 空间索引 – 向量数据库使用R树和四叉树等空间索引技术,可以基于地理关系(如接近和约束)进行数据检索,这使得向量数据库优于其他数据库。 多维索引 – 除了空间索引,向量数据库还可以支持对其他向量数据特性进行索引,以实现基于非空间属性的高效搜索和过滤。 几何操作 – 向量数据库通常具有内置的支持几何操作(如交集、缓冲和距离计算),这对于空间分析、路由和地图可视化等任务非常重要。 与地理信息系统(GIS)的集成 – 向量数据库经常与GIS软件和工具一起使用,以高效地处理和分析空间数据。 构建大型语言模型的最佳向量数据库 在大型语言模型的情况下,向量数据库越来越受欢迎,其主要应用是存储由LLM训练产生的向量嵌入。 Pinecone – Pinecone是一款强大的向量数据库,以其出色的性能、可扩展性和处理复杂数据的能力脱颖而出。它非常适合需要即时访问向量和实时更新的应用程序,因为它专为快速高效的数据检索而构建。 DataStax…
Leave a Comment人工智能具有无限的可能性,这在其引入每个人的新产品和发展中显而易见。随着OpenAI开发的最新聊天机器人ChatGPT的发布,由于其GPT的变压器架构,AI领域已经席卷全球。从深度学习、自然语言处理(NLP)和自然语言理解(NLU)到计算机视觉,AI正将每个人推向一个拥有无尽创新的未来。几乎每个行业都在利用AI的潜力并进行革命性的改变。特别是在大规模语言模型(LLMs),LangChain和向量数据库等领域的卓越技术进步,是这一显著发展的原因。 大规模语言模型 大规模语言模型(LLMs)的发展代表了人工智能的一大步进。这些基于深度学习的模型在处理和理解自然语言时表现出令人印象深刻的准确性和流畅性。LLMs通过从各种来源(包括书籍、期刊、网页和其他文本资源)获取大量文本数据进行训练。它们通过学习语言来获取语言结构、模式和语义链接,从而帮助它们理解人类交流的复杂性。 LLMs的基本架构通常涉及具有多层的深度神经网络。根据训练数据中发现的模式和连接,该网络分析输入文本并生成预测。为了减少模型预期输出和预期输出之间的差异,模型的参数在训练阶段进行调整。LLM在训练过程中消耗文本数据,并试图根据上下文预测下一个单词或一系列单词。 LLMs的应用 回答问题:LLMs擅长回答问题,并通过搜索大量的文本语料库(如书籍、论文或网站)来提供精确而简洁的回答。 内容生成:LLMs在涉及内容生成的活动中证明了其有用性。它们能够生成语法正确、连贯的文章、博客条目和其他书面内容。 文本摘要:LLMs在文本摘要方面表现出色,能够在将冗长的文本压缩为更短、更易消化的摘要时保留重要信息。 聊天机器人:LLMs经常被用于创建聊天机器人和使用对话式AI的系统。它们使得这些系统能够用正常语言与用户进行交互,理解他们的问题并适当地回答,并在整个交互过程中保持上下文。 语言翻译:LLMs能够准确地在不同语言之间进行文本翻译,克服语言障碍,促进成功的交流。 训练LLMs的步骤 训练LLMs的初始阶段是编制一个庞大的文本数据集,模型将使用该数据集来发现语言模式和结构。 一旦收集到数据集,就需要进行预处理,以便为训练做准备。为此,必须通过删除任何不必要或冗余的条目来清理数据。 选择适当的模型架构对于训练LLMs至关重要。基于变压器的架构已经显示出在处理和生成自然语言方面非常高效,包括GPT模型。 使用反向传播等深度学习方法调整模型的参数来训练LLMs,并提高其准确性。模型在训练过程中处理输入数据并基于识别出的模式生成预测。 在初始训练之后,LLMs将进一步在特定任务或领域上进行微调,以提高其在这些领域的性能。 为了评估经过训练的LLMs的性能,使用多种指标(包括困惑度和准确性)来评估模型的性能。 经过训练和评估后,LLMs将在实际应用中的生产环境中使用于实际应用。 一些著名的语言模型 GPT(Generative Pre-trained Transformer)是OpenAI的GPT模型系列的重要成员,也是知名的ChatGPT的底层模型。它是一个仅解码器的单向自回归模型,通过根据先前生成的单词预测下一个单词来生成文本。GPT拥有1750亿个参数,广泛用于内容生成、问题回答等方面。 BERT – 双向Transformer编码器表示(BERT)是最早的基于Transformer的自监督语言模型之一。它是一个强大的模型,用于理解和处理自然语言,具有3.4亿个参数。…
Leave a Comment谷歌于2023年5月10日发布了PaLM 2,作为对OpenAI的GPT-4的有力回应在最近的I/O活动中,谷歌推出了引人入胜的PaLM 2模型系列,从最小的开始…
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